Advertisement

JSP测试数据集：Taillard数据集（E. Taillard, 1993）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：
该简介为JSP测试数据集：Taillard数据集（E. Taillard, 1993）。此数据集由E. Taillard于1993年提出，主要用于评价和比较作业-shop调度问题(JSP)算法的性能。 JSP的标准测试数据集包含80个算例（ta01~80）。这些数据来源于E. Taillard的论文《基本调度问题的基准》，发表于European Journal of Operational Research，第64卷，第2期，页码为278-285，出版年份是1993年。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • JSP测试数据集：Taillard数据集（E. Taillard, 1993）
    优质
    该简介为JSP测试数据集：Taillard数据集（E. Taillard, 1993）。此数据集由E. Taillard于1993年提出，主要用于评价和比较作业-shop调度问题(JSP)算法的性能。 JSP的标准测试数据集包含80个算例（ta01~80）。这些数据来源于E. Taillard的论文《基本调度问题的基准》，发表于European Journal of Operational Research，第64卷，第2期，页码为278-285，出版年份是1993年。
     
  • JSP测试数据集：LA数据集（Lawrence, 1984）
    优质
    本数据集为JSP领域经典LA数据集，源自Lawrence于1984年的研究。包含多个生产系统案例与工艺流程数据，广泛应用于Job Shop调度问题的算法测试和评估中。 JSP的标准测试数据集包括40个算例（la01~40）。这些数据来源于S. Lawrence的《资源受限项目调度：启发式调度技术实验调查》(补充材料)一书，该书由匹兹堡卡内基梅隆大学工业管理研究生院于1984年出版。
     
  • FJSP测试数据集：Brandimarte的资料集（P. Brandimarte, 1993）
    优质
    该资料集由P. Brandimarte于1993年提出，是柔性作业 shop调度问题(FJSP)研究中的经典测试数据集，广泛应用于学术界和工业界。 FJSP的标准测试数据集包括10个算例。这些数据来源于P. Brandimarte的文章《Routing and Scheduling in a Flexible Job Shop by Tabu Search》，发表在1993年的《Annals of Operations Research》期刊，第41卷第3期，页码为157-183。
     
  • 数据测试集
    优质
    《数据测试集》是一套精心设计的数据集合，旨在帮助开发者和研究人员验证算法、模型的准确性和效率。包含多样化的真实世界场景案例，适用于机器学习、数据分析等多个领域。 用于测试的数据集合，配套资料请参考https://github.com/zhangxinxing/basic_of_datamining中的内容。去掉链接后： 用于测试的数据集合，与相关数据挖掘基础材料配套使用。
     
  • MSTAR-10测试SAR数据集_SAR_MSTAR数据集_
    优质
    简介：MSTAR-10测试SAR数据集（SAR MSTAR数据集）是一个包含多种地面目标高分辨率合成孔径雷达图像的数据集合，广泛应用于目标识别和分类的研究中。 MSTA数据集包含了10类SAR目标的测试数据。
     
  • 测试数据集A.xlsx
    优质
    《测试数据集A.xlsx》包含了用于软件开发与性能评估的关键测试数据，涵盖多种变量和参数组合。此文件是确保应用程序稳定性和效率的重要工具。 用户续费率预测——R语言逻辑回归实例 附带的数据集已经清洗处理完毕，可以直接用于模型构建。欢迎下载使用。 快来下载！快来下载！快来下载！快来下载！快来下载！快来下载！
     
  • NumPy测试——数据集
    优质
    本数据集用于评估和展示Python科学计算库NumPy的功能与效率。通过各种数值数组操作进行性能分析。 在IT领域尤其是在数据分析与机器学习的应用场景下，`numpy`扮演着至关重要的角色。它为Python提供了一个高效且便捷的多维数组操作库，使数据处理变得更为简便快捷。 本测试主要围绕使用numpy来处理名为“heart.csv”的数据集展开。该文件可能包含有关心脏疾病患者的数据信息，用于分析或预测心脏病的发生可能性。在此过程中，我们将深入理解`numpy`的基本概念和功能特性：Numpy是Numerical Python的缩写，它是Python科学计算的核心库之一，并且提供了强大的n维数组对象Array以及相关的运算函数。 通过使用pandas库中的`read_csv()`函数读取“heart.csv”文件： ```python import pandas as pd data = pd.read_csv(heart.csv) ``` 这会生成一个DataFrame对象，它是pandas中用于存储和操作表格数据的数据结构。接下来的步骤是将这个DataFrame转换成numpy数组以进行数值计算： ```python import numpy as np numpy_array = data.values ``` 在处理“heart.csv”时，“数据集”的概念非常重要——这通常意味着该文件包含了训练机器学习模型所需的特征和目标变量，比如患者的各种生理指标（如年龄、性别等）作为特征以及是否患有心脏病的二元变量作为目标。为了进行有效的数据分析，在开始正式分析之前需要对这个数据集执行探索性数据分析(EDA)。 例如： ```python # 描述性统计信息 print(data.describe()) # 检查缺失值 print(data.isnull().sum()) ``` 完成这些步骤后，我们将继续处理并准备数据以供机器学习模型使用。这包括填充可能存在的空缺值、标准化数值特征以及编码分类变量等操作。 接下来的一步是提取训练机器学习算法所需的特征和目标变量： ```python X = numpy_array[:, :-1] # 特征 y = numpy_array[:, -1] # 目标变量 ``` 最后，根据具体问题选择适当的模型（例如逻辑回归、决策树等），并对数据集进行训练与评估。通常，在正式训练之前会将数据划分为训练集和测试集以确保模型的泛化能力。 综上所述，此numpy练习涵盖了从读取CSV文件到使用numpy处理数据并执行探索性数据分析及预处理步骤，并可能包括机器学习模型的构建过程。通过这些实践环节可以有效提升在实际项目中应用numpy与pandas进行高效的数据操作技能。
     
  • 集群测试数据
    优质
    集群测试数据是指在计算机系统中，对由多台机器组成的集群进行性能、稳定性及可靠性等方面的测试所收集的数据。这些数据对于优化集群配置和提高应用效率至关重要。 two_cluster、three_cluster、five_cluster是不同簇数的点集，适用于Kmeans聚类算法。spiral（螺旋分布）、Twomoons（月牙分布）和ThreeCircles（环形分布数据集）分别代表了不同的数据分布类型。
     
  • DBLP测试数据集
    优质
    DBLP测试数据集是一个包含大量计算机科学领域文献引用信息的数据集合，广泛用于学术研究和算法开发中的性能评估。 dblp测试数据集包含十六个会议的部分内容：SDM, ICDM, ECML-PKDD, PAKDD, WSDM, DMKD, TKDE, KDDExplorations, ACM Trans. On KDD, CVPR, ICML, NIPS, COLT、CVPR、SIGIR和SIGKDD，这些会议的数据至少从2000年至今。收集这些数据花费了我大量时间。
     
  • MATLAB测试数据集
    优质
    本MATLAB测试数据集包含多样化的数据集合与脚本，旨在支持算法开发、模型验证及性能评估，适用于科研和工程应用。 鸢尾花、购物篮和大豆分类是一些常用的数据集。