随着大数据时代的到来，数据分析和机器学习已经成为许多领域不可或缺的一部分。而在这些领域中，数据集是进行训练和测试的重要资源。为了方便数据分析和机器学习项目的开发，已经有许多公开的数据集资源可以供大家免费使用。 在这些公开的数据集资源中，Kaggle、UCI机器学习存储库、Google 数据集搜索、AWS 公开数据集、数据集之家、数据堂、数据派等资源提供了大量涵盖不同领域和不同规模的数据集，涉及到的领域包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、社交网络分析、金融、医疗等。 这些数据集的使用可以帮助数据科学家和机器学习从业者更好地进行训练和测试，提高模型的准确性和鲁棒性。同时，这些数据集也可以为初学者提供一些实践的机会，帮助他们掌握数据分析和机器学习的相关技能。 因此，数据科学领域资源汇总：数据集搜索平台+机器学习+公开数据集+为数据分析和机器学习项目提供免费数据资源的主题非常适合用于数据科学和机器学习的毕业设计，让学生们有机会深入研究和使用这些公开数据集资源，探索数据分析和机器学习的更多可能性。

使用Python模块通过OpenFOAM 8进行现场数据分析。请注意，这不是PyFOAM，它是用于运行OpenFOAM案例的自动化工具。 PythonFOAM：使用OpenFOAM和Python进行现场数据分析使用Python模块通过OpenFOAM 8进行现场数据分析。请注意，这不是PyFOAM，它是用于运行OpenFOAM案例的自动化工具。 您在该存储库中看到的是OpenFOAM，它调用Python函数和类进行原位数据分析。 出于各种原因，您可能会将计算任务的一部分转移到Python（主要是使用Python ML生态系统的数据驱动任务和算法的快速原型制作）

PythonFOAM： 使用OpenFOAM和Python进行原位数据分析 使用Python模块通过OpenFOAM 8进行现场数据分析。请注意，这不是PyFOAM，它是用于运行OpenFOAM案例的自动化工具。 您在该存储库中看到的是OpenFOAM ，它调用Python函数和类进行原位数据分析。 出于各种原因，您可能会将计算任务的一部分转移到Python（主要是使用Python ML生态系统的数据驱动任务和算法的快速原型制作）。 内容 PODFoam/ ：一个pimpleFoam解算器，具有就地收集快照数据以进行流式奇异值分解的功能。 Python绑定用于利用来自OpenFOAM的Python Streaming-SVD类对象。 APMOSFoam/ ：一个pimpleFoam解算器，具有就地收集快照数据以并行化奇异值分解的功能。 尽管前面的示例仅对一个级别的数据执行SVD，但此求解

matlab开发-目录树。通过浏览目录树，在目录树中生成文件名和目录名。

matlab开发-目录和文件递归筛选名称日期或字节。以递归方式列出文件，以筛选名称、日期和/或大小。输出可以设置为名称、日期和/或大小。

探索性数据分析 我对该项目的目标是，通过从探索性数据分析中收集见识，尝试在kaggle竞赛中取得高分。 我尝试了几种机器学习算法，其中Lasso回归在前2％的最终得分中表现最好。 jupyter笔记本记录了我针对此问题采取的步骤。

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