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BookCrossing数据集，包含SQL和CSV两种文件格式。

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简介：
BookCrossing数据集囊括了278858位用户对271379本书籍所给予的评分，这些评分既有明确的表达，也有隐含的评价信息。该数据集主要以两种文件格式呈现，即SQL和CSV格式，旨在满足不同用户的多样化需求和使用场景。

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  • BookCrossing 数据集（含 SQL 和 CSV 文件）
    优质
    本书写 Crossing 数据集包含了丰富的书籍交易信息，以SQL和CSV文件形式提供，便于研究者分析图书流通模式及读者行为。 BookCrossing数据集包含278858个用户对271379本书的评分，包括显式和隐式的评分。该数据集主要提供两种文件格式：sql和csv，方便不同需求的用户使用。
     
  • ARFF和CSV格式的UCI数据集
    优质
    这段简介可以描述为：“ARFF和CSV格式的UCI数据集”提供了广泛领域的机器学习数据资源。这些数据集采用易于处理的ARFF（用于Weka工具）及通用的CSV格式，便于研究人员与开发者使用各种编程语言进行数据分析、模型训练以及算法测试。 此数据集包括arff格式和csv格式文件，如有需要可进行下载。
     
  • world_alcohol数据集（CSV格式）
    优质
    world_alcohol.csv包含全球酒精消费的数据集，记录了1985年至1995年间不同国家和地区的人均酒精消耗量及其主要来源。 在Python数据分析课程中会用到一个名为world_alcohol的数据集。
     
  • Titanic 数据集（CSV格式）
    优质
    Titanic数据集包含了乘客信息，如姓名、年龄、性别、登船地点等，用于分析生还率等因素。以CSV格式提供，便于数据分析与机器学习应用。 数据分析常用的一个实例是经典的泰坦尼克数据集。为了更方便快捷地了解数据的全貌，我强烈推荐使用Python库pandas_profiling。只需一行代码即可生成数据EDA报告。该库基于pandas的DataFrame数据类型，能够简单快速地进行探索性数据分析。
     
  • Fer2013数据集（CSV格式）
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    Fer2013数据集是一个用于情绪识别研究的数据集合，包含了超过35,000个灰度图像，每个图像都标记有一个人类的基本情绪状态。该数据集以CSV格式提供，方便研究人员进行面部表情分析和机器学习模型训练。 Kaggle2013年面部表情识别挑战赛使用了一个包含35887张人脸表情图片的数据集。数据集中有28709张图片用于训练（Training），另有两组各3589张的验证集（PublicTest）和测试集（PrivateTest）。每一张图片都是一个大小为48×48像素的灰度图像，共有七种不同的情感表达，通过数字标签0到6进行区分。具体表情及其对应的中文和英文名称如下：0 anger 生气；1 disgust 厌恶；2 fear 恐惧；3 happy 开心；4 sad 伤心；5 surprised 惊讶；6 normal 中性。
     
  • FootballData：包含JSON和CSV格式的足球数据.zip
    优质
    FootballData提供全面且易于访问的足球比赛统计数据集，涵盖多个赛季。该资源以JSON和CSV两种格式存储，便于用户下载与分析。 FootballData 提供足球比赛数据的 JSON 和 CSV 格式文件，这些数据可供任何人使用。您可以在此处保存或生成相关文件。主要的数据格式为 CSV 和 JSON。请参阅 FootballData 的指南以获取完整的数据清单。请注意，文件和数据集可能会移动，并且模式会更改。
     
  • 学生成绩的数据集（包含.csv和.mat文件）
    优质
    这是一个包含了学生学习成绩数据的数据集，提供.csv和.mat两种格式文件，便于不同需求的研究者使用。 该资源包含学生成绩数据集，可用于预测学生的成绩等工作。数据集中包括7个属性： - GRE 成绩 (290 至 340) - TOEFL 成绩 (92 至 120) - 学校等级 (1 至 5) - 自身意愿 (1 至 5) - 推荐信力度 (1 至 5) - CGPA 成绩 (6.8 到 9.92) - 是否有研习经验（0 或 1） - 意向读硕士分数（0.34 到 0.97） 数据集文件包括： Admission_Predict.csv：原始数据集。 Admission_Predict_CGPA.csv：将CGPA数据放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_grade.csv：将grade数据置于第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_GRE.csv：将GRE成绩置于第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_TOEFL.csv：将TOEFL成绩放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 此外，对应的.csv格式数据已转换为.mat格式。
     
  • 学生成绩的数据集（包含.csv和.mat文件）
    优质
    这是一个包含了学生学业表现数据的数据集，以.csv和.mat两种格式提供，适合进行数据分析与教育研究。 该资源包括学生成绩数据集，可用于预测学生的成绩等相关工作。数据集中包含7个属性： - GRE 成绩 (290 至 340) - TOEFL 成绩(92 至 120) - 学校等级 (1 至 5) - 自身的意愿 (1 至 5) - 推荐信的力度 (1 至 5) - CGPA成绩 (6.8 到 9.92) - 是否有研习经验（0 或者 1） - 读硕士的意向(0.34到0.97) 数据集包括以下文件： - Admission_Predict.csv：原数据集 - Admission_Predict_CGPA.csv：将CGPA数据放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 - Admission_Predict_grade.csv：将grade 数据放在第一列，作为 Y 值，其余列为 X 值。 - Admission_Predict_GRE.csv： 将GRE 数据 放在 第一 列, 作 为 Y 值; 其余 列为 X 值. - Admission_Predict_TOEFL.csv:将TOEFL数据放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 对应的 .csv 格式 已 转换为.mat格式。
     
  • 葡萄酒数据集（CSV和data格式）
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    本数据集包含详细的葡萄酒信息，涵盖不同品种与产区。以CSV及自定义data格式提供，便于研究与分析酒精浓度、酸度等化学成分及其对风味的影响。 本数据集为wine数据集，包含三类葡萄酒的样本共178个。每个样本有13个特征：酒精含量、苹果酸、艾熙（乳酸菌代谢产物）、灰分、碱性氮素、镁、总酚类物质、黄酮类物质、非淀粉酚类物质、原花青素、颜色强度、色调以及稀释葡萄酒的OD280/OD315比值和脯氨酸含量。
     
  • 回归算法测试数据集（含ARFF和CSV格式）
    优质
    本资源提供多种回归算法的标准测试数据集，涵盖ARFF及CSV两种格式，方便机器学习模型训练与评估。 提供包含30个测试数据集的回归算法资源，这些数据集以ARFF格式和CSV格式呈现，并附有详细的数据转化方法介绍。