UCI Iris数据集和glass数据集，常用的数据挖掘测试数据集

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Wine葡萄酒数据集是来自UCI数据集上的公开数据集，这些数据是对意大利同一地区种植的葡萄酒进行化学分析的结果，这些葡萄酒来自三个不同的品种。数据包括了三种酒中13种不同成分的数量。每行代表一种酒的样本，共有178个样本，一共有14列，其中，第一个属性是类标识符，分别是1/2/3来表示，代表葡萄酒的三个分类。其它13列为每个样本的对应属性的样本值。属性分别是：酒精、苹果酸、灰、灰分的碱度、镁、总酚、黄酮类化合物、非黄烷类酚类、原花色素、颜色强度、色调、稀释葡萄酒的OD280/OD315、脯氨酸。可以用来进行数据分析和数据挖掘。

UCI 机器学习数据集合中的经典二分类数据集，包括 Iris、Hert Dieses、German Credit 等经典二分类问题测试数据集。

帕金森病数据分析 介绍： 说明和文献： 在这项研究中，我们将分析被诊断出患有这种疾病的患者数据。 期望使用来自受试者的语音数据有助于无创诊断的发展。 帕金森氏症（PWP）的人会遭受言语障碍，例如语音障碍（声音使用不良），低音障碍（音量减小），单调（音调范围减小）和构音障碍（声音或音节发音困难）。 因此，我们在此项目中的分析将基于受影响的语音参数。 数据： 该数据集由牛津大学的Athanasios Tsanas和Max Little与美国的10个医疗中心以及英特尔公司合作开发，后者开发了远程监控设备来记录语音信号。 该数据集由一系列生物医学语音测量组成，从42名帕金森氏症早期患者中招募，到远程症状进展监测的远程监测设备的为期六个月的试验。 这些记录会自动记录在患者家中。 数据集中的列包含受试者编号，受试者年龄，受试者性别，自基线募集日期起的时间间隔，运动UPDRS，总UPDRS和16

UCI数据集

UCI甲状腺分类-​​Python，Keras，scikit-learn，ANN 该项目是针对UCI-甲状腺疾病数据集上的分类问题而创建的。 它使用ANN进行预测。 预测类为： 1-甲状腺功能亢进 2次普通 3-普通 数据集 UCI资料库中的甲状腺疾病。 框架/库 凯拉斯 scikit学习 入门 这些说明将使您简要了解如何设置环境并在本地计算机上运行以进行开发和测试。 先决条件 python3.5或更高版本 凯拉斯 scikit学习 麻木 大熊猫 设置和运行测试 运行python -V检查安装 安装所有必需的库。 从终端执行以下命令以运行测试： python main.py 注意：

使用 Azure 机器学习和 R 探索和分析 UCI 德国信用数据的 R 代码 此存储库包含R代码，用于使用和R探索和分析。

利用matlab圣诞树编程代码CS112计算机图形学-使用C ++和OpenGL-作业2：该项目的目标是使用您的库而不是OpenGL库来计算所有转换矩阵。 这些功能包括矩阵和堆栈操作功能，用于操作的矩阵模式功能，gluLookAt函数和动画功能。 -作业3：实现自己的照明并将其与OpenGL照明进行比较。 实现照明方程，将照明方程参数传递给OpenGL。 -作业4：在OpenGL中应用纹理映射 ====== CS116计算摄影-使用Matlab：-作业1：MATLAB预热和色彩去马赛克我们将使用MATLAB进行编程作业，因此该作业是为了帮助您结识。 您还将使用图像过滤。 -作业2：马赛克对于此作业，我们将估计单应性以对齐图像并将其融合为马赛克。 -作业3：纹理合成对于此作业，我们将通过将随机采样的图块拼接在一起来合成纹理。 -分配4：检测对于此分配，我们将使用方向直方图构建一个简单的基于模板的对象检测器。 -作业5：变形和变形对于该作业，我们将探讨图像变形以在两个图像之间产生变形 ====== CS143A操作系统原理-在Linux中使用C-作业1：编写一个名为average的C程序，

这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。