尾花数据集是入门的经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。在三个类别中，其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的。假设鸢尾花数据集的各个类别是服从正态分布的，尝试利用贝叶斯决策论的原理， 1. 设计贝叶斯分类器； 2. 设计基于最近邻准则的分类器。 资源包括代码实现和课程报告--Bayes和KNN分类器实现鸢尾花数据集分类 源码实现包括手撕贝叶斯和KNN以及使用工具包实现 课程报告主要包括以下部分： 一、 问题描述 二、 数据预处理 （1）划分数据集 （2）数据可视化 三、 模型基本原理 （1）朴素贝叶斯算法原理 （2）KNN算法原理 四、 贝叶斯分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 五、 KNN分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 六、 利用工具包进行设计 （1）贝叶斯分类器 （2）KNN分类器

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大数据课程设计论文：关于酒店数据处理，总计十页，内容丰富。两个数据集共享相同的结构，通过31个特征，形成了描述H1的40060次观测数据和H2的79330次观测数据，每一条观测数据都代表一次酒店预订。本设计通过机器学习等数据分析技术，首先对数据进行了描述性的统计，完成了对数据的预处理；其次利用数据集对酒店运营状况、市场情况、客户画像进行了可视化分析；最后根据数据集建立客户是否会取消预订的预测模型。酒店旅游市场的快速发展使得行业内的竞争愈发激烈，客户对产品与服务信息获取渠道越来越多，酒店企业面临着产品同质化严重、同行竞争加剧，从而导致新增客户获取困难、成本增加等行业问题。为了更好地规划酒店的经营，大数据有极强的能力来了解消费者的行为特点，从而做出合理的决策。户流失预测可以帮助酒店预测流失趋势，构建适合酒店行业数据特性的影响因素指标体系，有针对性地提出挽留措施，提高商家利润，因此，酒店业的客户流失预测是酒店管理领域的一个重要研究方向。例如在消费者的视角里，什么时候是一年中预定酒店房间的最佳时间，为了获得最好的房价折扣而选择的最佳入住时间，酒店是否可能会收到不成比例的高数量的特殊请求。

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