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Spotify：预测歌曲的受欢迎程度 目录 1.0。 介绍 该存储库包含一个应对挑战的解决方案：歌曲的流行特征是什么？ 该项目是Kaggle社区的一部分 1.1。 什么是Spotify？ Spotify是一种数字音乐，播客和（最近）视频流，可访问世界各地艺术家的数百万首歌曲和其他内容。 1.2。 Spotify商业模式 Spotify在免费增值业务模式下运行（基本服务是免费的，而其他功能则通过付费订阅提供）。 Spotify通过向用户出售高级流媒体订阅和向第三方出售广告展示位置来产生收入。 1.3。 项目发展 该项目是根据CRISP-DS（跨行业标准过程-数据科学）项目管理方法开发的。 1.4。 项目目标 创建一个根据歌曲特征预测Spotify歌曲受欢迎程度的模型。 1.5。 解决方案 在该项目中，将使用回归模型来预测Spotify歌曲的流行指数。 2.0。 数据集 2.1。 数据

Advertising.csv 是机器学习中线性回归算法中三特征的数据集,有需要的同学可以自行下载.

NEX-GDDP数据集介绍： The NEX-GDDP dataset includes downscaled projections for RCP 4.5 and RCP 8.5 from the 21 models and scenarios for which daily scenarios were produced and distributed under CMIP5. Each of the climate projections includes daily maximum temperature, minimum temperature, and precipitatio

MSCI数据集 裂纹图像数据集

该数据集列出了1896年至2018年所有奥运会的奖牌表，包括夏季奥运会，冬季奥运会以及二者的总和。该数据集的奖牌总数是截至2018年韩国平昌县冬季奥运会的最新数字，并且考虑了截至2020年11月25日由于兴奋剂情况和奖牌重新分配而引起的所有奖牌排名变化。 Olympic Games medal Dataset(from 1896 to 2018).csv

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matlab肌电信号处理代码Wearable_Sensor_Long-term_sEMG_Dataset 该代码在《生物医学信号处理和控制》 （ Biomedical Signal Processing and Control）接受的论文中进行了描述。 您可以从看到该数据集使用非常简单的在线处理来控制3D图形。 此外，重新连接的效果为。 <说明> 在set_config.m中更改目录并下载getxxfeat.m之后，可以使用此代码。 该项目有四个文件夹： 手势动作每个前臂基本动作有8部短片 数据 来自5个主题的30天EMG数据 csv文件（每个数据具有1.5-s信息） D表示天 M表示运动标签（例如，M1表示静止状态，M2表示手腕弯曲） T表示试验次数 代码该文件夹具有一个名为main_script的主m.file，该文件使用： set_config 预处理 extract_feature 您可以从以下文件中获取以下m.files： getrmsfeat getmavfeat getzcfeat getsscfeat 喝彩 ar 盘中 plot_figure6_and_figure7

来自scikit-learn官网的iris数据集，该数据集共150条记录，每条记录4个特征，包括3个鸢尾花的类别