共有16个数据集，适合做以下分析： （1）广州二手房数据分析 （2）电影数据分析 （3）北京二手房数据分析 （4）全球航班数据分析 （5）Twitter Layoffs 关于推特裁员的评论 （6）Walmart Sales 沃尔玛销售数据 （7）French bakery 法国面包店日销售额 （8）疫情大数据分析 （9）手机客户使用情况分析 （10）世界生育率数据集 （11）保险业务数据分析 （12）ONU Sustainability 国家发展的可持续性 （13）Global Hunger Index 全球饥饿指数 （14）Cost prediction 美国食品市场媒体宣传费用数据 （15）CarnivorousDiets 肉食动物饮食数据集 （16）Car_price 汽车产品数据分析

matlab精度检验代码深度学习 这是针对KTH 2017的个别课程分配的存储库。此存储库中的代码主要在Matlab中完成，并且训练过程中涉及的操作（例如，梯度计算和参数更新）以一般的方式（低级）实现。 数据集 对于作业1-3 对于作业4 内容 作业1：具有多类输出的一层网络（测试准确度：40.42％） 报告：+ 作业2：具有多层输出的两层网络（测试准确度：54.06％） 报告：+ 作业3：具有多类输出的k层网络（测试准确度：54.8％） 报告：+ 作业4：香草RNN逐个字符地合成英文文本 报告：+

EDLD 652：教育数据科学的数据可视化 此存储库包含数据可视化课程的所有材料（随着它们的更新）。 欲了解更多信息，请访问。 学生应该计划克隆此存储库，并在每节课之前提取最新的更改。

《数据科学导论》猫狗数据集

包含课件、往年题

每个大点又包括许多的小点，所以学起来还挺费劲的。可能需要一定的学历要求，有一定的知识基础，特别是数学基础，这是必备的知识。 学习时建议先从简单的开始。如果从最难的部分开始的话，很有可能你会气馁，会放弃，所以，不如在学习过程中制定一些小小的可实现的目标，让自己充满动力。 以下是从在这领域学过的大佬得到的经验。 1、选择一种编程语言（至少要学会一门语言） 首先，你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的库更适用于机器学习。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程，后面可以学学C或者C++。 “Python是一个不错的选择”，它扮演着科学计算和数据分析的重要角色（拥有如Numpy和SciPy这样的库），同时针对不同的算法，有丰富的库支撑。

山东大学软件学院2022-2023数据科学导论知识点整理【软工大数据课组】

探索美国自行车共享：探索美国自行车共享-数据科学纳米度编程-Udacity-Python（Numpy和Pandas）

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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。