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电影数据集 - The Movies Dataset

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简介：
《The Movies Dataset》是一部全面收录了大量电影信息的数据集合，涵盖从经典影片到当代佳作的各种细节。 数据集包含2017年7月或之前发行的电影。数据点包括演员、剧组、剧情关键字、预算、收入、海报、发行日期、语言、制作公司、国家/地区、TMDB投票数和平均投票数。该数据集中包含了多个文件，分别是keywords.csv, credits.csv, links.csv, links_small.csv, movies_metadata.csv 和 ratings.csv。

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  • 电影数据集 - The Movies Dataset
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    《The Movies Dataset》是一部全面收录了大量电影信息的数据集合，涵盖从经典影片到当代佳作的各种细节。 数据集包含2017年7月或之前发行的电影。数据点包括演员、剧组、剧情关键字、预算、收入、海报、发行日期、语言、制作公司、国家/地区、TMDB投票数和平均投票数。该数据集中包含了多个文件，分别是keywords.csv, credits.csv, links.csv, links_small.csv, movies_metadata.csv 和 ratings.csv。
     
  • 电影数据集-The Movies Dataset
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    《电影数据集》包含了丰富的电影信息资源，包括影片概述、人物角色、情节摘要等，为研究者和开发者提供了一个全面了解电影世界的平台。 该数据集来自TMDB和GroupLens的数据集合。电影的详细信息、字幕和关键字是从TMDB开放API获取的。虽然产品使用了TMDb API，但并未得到TMDb的认可或认证。此外，他们的API还可以访问许多其他电影、演员、女演员、剧组成员以及电视节目中的数据。 提供的文件包括： - credits.csv - keywords.csv - links.csv - links_small.csv - movies_metadata.csv - ratings_small.csv - ratings.csv
     
  • 电影数据库中的电影数据分析：Movies
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    本项目为一个深入分析电影数据库中影片信息的数据科学项目，聚焦于理解与探索电影行业的趋势和模式。通过详尽的数据挖掘和统计分析，旨在揭示隐藏在电影数据背后的洞见，包括但不限于票房收入、观众评价、导演及演员影响力等关键因素之间的关系。此分析不仅帮助影视产业从业人员做出更明智的决策，同时也为影迷提供丰富的信息资源。 在这次分析中，我们将探讨电影及其相关元素，以揭示演员、导演、制作成本和票房销售之间的趋势。知名演员是否能确保高票房？有哪些导演以其卓越的电影质量而著称？是否有某些演员经常合作，并且与特定导演的合作更为频繁？
     
  • 咸淡的数据集——The Brackish Dataset
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    《咸淡的数据集》（The Brackish Dataset）是一份独特的数据集合，涵盖了从淡水到海水之间各种盐度下的生态、化学和物理特性，为研究环境变化提供宝贵资源。 数据集已于2020年8月25日更新，以修复一系列错误的否定注释，并添加了约14,000个新注释。这是首个公开发布的欧洲水下图像数据集，包含了鱼、蟹及其他海洋生物的边界框标注信息。该数据集包含train.txt、test.txt和valid.txt文件，以及The Brackish Dataset_datasets..txt和The Brackish Dataset_datasets..zip文件。
     
  • 电影推荐+Movies
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    这是一份精心挑选的全球佳片清单，涵盖各类风格与流派。无论你是文艺片爱好者还是动作片粉丝，这里总有一款适合你。加入我们的电影之旅吧！ Spring+SpringMVC+Mybatis+Echars电影推荐系统包含数据库及完整系统的构建。由于长时间未进行维护，可能存在一些错误，请在下载源码后自行修正。
     
  • TMDB 5000 Movies Dataset on Kaggle
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    TMDB 5000 Movies Dataset on Kaggle 是一个包含5000多部电影详细信息的数据集，包括影片ID、标题、上映日期、评分和各类标签等，适合进行数据分析与机器学习建模。 在Kaggle平台上下载两个原始数据集：tmdb_5000_movies.csv 和 tmdb_5000_credits.csv。前者包含电影的基本信息，后者则包含了每部电影的演职人员名单。
     
  • 街景文字数据集 - The Street View Text Dataset
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    《街景文字数据集》是由谷歌公司发布的一个大型图像数据集合，其中包含从Google街景图片中提取出的文字样本及其标注信息，广泛应用于计算机视觉和光学字符识别等领域。 街景文字（SVT）数据集是从Google街景图像中获取的。这些图像中的文本具有较高的可变性，并且通常分辨率较低。在处理室外街道级图像时，我们注意到两个特征：一是图片中的文字大多来自商业标牌；二是可以通过地理业务搜索轻松获得公司的名称。
     
  • KNN数据集- dataset
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    本数据集为K近邻算法（KNN）设计，包含多维度特征向量及对应分类标签，适用于模式识别与机器学习研究。 KNN算法在处理海伦的约会数据集时非常有效。通过分析这些数据，可以预测一个人是否适合与海伦约会。该方法基于已知的数据点来确定新样本所属类别或预测数值，适用于分类和回归问题。在这个特定的应用场景中，我们利用了邻居之间的相似性来进行模式识别，并据此做出决策。
     
  • 眼睛数据集 - Eye Dataset 数据集
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    《眼睛数据集》是一套专为眼部图像分析设计的数据集合，包含多种眼部状况的图片及标注信息，旨在促进眼疾早期检测与诊断的研究。 该数据集包含2423个对象，其中直接从互联网收集了1192个双眼睁开的对象，并且从“野生标签脸”（LFW）数据库中选择了1231个双眼睁开的对象。数据集文件名为Eye Dataset_datasets..txt和Eye Dataset_datasets..zip。