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用户行为数据分析，与项目计划。有利于我们更好的了解用户的需求，编写更好的App

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matlab代码保密脑龄 评估各种机器学习模型性能的研究，这些模型用于通过基于功能磁共振成像的多种生物标记和认知行为表现来预测一个人的大脑年龄。 结果概述： 先决条件 所有功能都是用matlab编写的。 分析说明 使用一系列认知测试对行为测度进行了预测，预测了各个年龄段的约100名健康成年人的大脑年龄，使用了各自的功能磁共振成像数据计算了他们的功能连通性概况，并使用，计算了每个人的fMRI数据，这也是从每个人的功能磁共振成像数据得出的。 创建并比较了许多回归模型，以查看它们如何处理少量主题和许多功能。 这些包括： 二次模型回归 一般线性模型回归 偏最小二乘回归 森林随机回归 支持向量回归 通过使用嵌套的交叉验证结构来防止过度拟合，从而实现了预测。 结果发现，支持向量回归和偏最小二乘回归能够胜过其他方法，在受试者实际年龄和预测年龄之间平均误差为7.4年。 出于患者机密原因，此处未包含数据 档案文件 age_predict_master.m-运行所有模型的脚本 / model_functions-每种模型类型的脚本 - nested_fcn_quadratic_model_February

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数据集包括： user.json ---用户信息数据表 item.json ---物品信息数据表 behavior.json ---用户行为数据表

数据集描述 记录了一百万名有行为的淘宝用户行为记录样本，包含1，0015，0806条数据，987994个不同用户,4162024个不同商品,3623个不同商品分类， 4种行为（点击、购买、加购、喜欢）数据。

google自己下载的太慢，然后也是下载了好久，保存到了百度网盘，方便大家下载并进行一系列实验，之前的链接失效了，整理不易。希望可以得到小小的支持。