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数据集 | PS4游戏数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括目前适用于 PlayStation 4 的所有游戏。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
38310编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 金融新闻情感分析数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集从零售投资者的角度包含了金融新闻头条的观点。数据集包含两列，情感标签和新闻标题，情感标签包含消极的，中立的或积极的。 1. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 Malo P, Sinha A, Korhonen P, et al. Journal of the Association for Information Science and Technology, 2014, 65(4): 782-796.
2.7K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏算法channel
Kaggle影评数据集，Python数据分析小例子1-4
1 了解数据 数据来自kaggle，共包括三个文件： movies.dat ratings.dat users.dat movies.dat包括三个字段：['Movie ID', 'Movie Title 依次导入其他两个数据文件 users.dat: users = pd.read_csv('. 4 提取目标行记录 得到掩码mask后，pandas非常方便地能提取出目标记录： comedy = movies[mask] comdey_ids = comedy['Movie ID'] 以上，在pandas
1.9K11发布于 2020-02-13 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 苹果推特情感分析数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集可用于情感分析分类。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
54120编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 人力资源分析案例研究数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是人力资源数据集，每年约有5%员工得到晋升，检查员工是否得到晋升。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
96430编辑于 2022-03-30 - 来自专栏气象学家
数据集 | MERRA-2全球再分析数据集
导 读 MERRA-2是一套长时间序列的在分析数据集，其中包括各种气象变量，像净辐射、温度、相对湿度、风速等。 同时，MERRA-2数据覆盖全球，空间分辨率为0.5 ° x 0.625 °，时间分辨率为1小时。这种气象数据在定量遥感中的应用可以说是十分的广泛。 我们今天就一块来看一下这种数据。 01 我们今天就把整理好的MERRA-2数据分享给大家，从1980年到2019年1月的数据，时间分辨率已经聚合成一天的。 首先我们看一下MERRA-2的净辐射数据。 ? 这一景为MERRA-2一天的平均净辐射数据（也有一天的最大值和最小值），这个数据由于是采用同化算法计算得来的，所以全球没有空缺，是一个空间连续的数据。 02 我们再看一下全球的风速数据 ? 04 我们再来看一下MERRA-2官方网站上的一些根据MERRA-2数据做好的图。 ? ? MERRA-2数据分辨率比较粗，显示的时候就会看出来网格。
11.8K42发布于 2020-06-17 - 来自专栏文武兼修ing——机器学习与IC设计
关于空难数据集的探索分析导入数据集伤亡分析机型处理时间分析
写在前面： 这是我见过的最严肃的数据集，几乎每一行数据背后都是生命和鲜血的代价。这次探索分析并不妄图说明什么，仅仅是对数据处理能力的锻炼。 因此本次的探索分析只会展示数据该有的样子而不会进行太多的评价。有一句话叫“因为珍爱和平，我们回首战争”。这里也是，因为珍爱生命，所以回首空难。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 导入数据集 crash = pd.read_csv(". 分厂商分析结果 时间分析 年 def get_year(x): return x.split("/")[-1] fatal_crash['year'] = fatal_crash["Date"] 按时间分析
2.2K50发布于 2018-04-27 - 来自专栏GIS与遥感开发平台
数据集 | MERRA-2全球再分析数据集
导读 MERRA-2是一套长时间序列的在分析数据集，其中包括各种气象变量，像净辐射、温度、相对湿度、风速等。 同时，MERRA-2数据覆盖全球，空间分辨率为0.5 ° x 0.625 °，时间分辨率为1小时。这种气象数据在定量遥感中的应用可以说是十分的广泛。 我们今天就一块来看一下这种数据。 01 我们今天就把整理好的MERRA-2数据分享给大家，从1980年到2019年1月的数据，时间分辨率已经聚合成一天的。 首先我们看一下MERRA-2的净辐射数据。 这一景为MERRA-2一天的平均净辐射数据（也有一天的最大值和最小值），这个数据由于是采用同化算法计算得来的，所以全球没有空缺，是一个空间连续的数据。 02 我们再看一下全球的风速数据 风速数据为高度2m处的风速，本景图像为一天平均的风速。我们本次分享的数据中也含有一天内的最大风速和最小风速。 03 最后，我们来看一下相对湿度的显示。
7.4K40编辑于 2022-04-29 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
NASA数据集：ASO L4雷达雪神数据集
ASO L4 Lidar Snow Depth 50m UTM Grid V001 简介 该数据集包含根据机载光探测和测距仪（或称激光雷达）对地表高程的测量得出的 50 米网格雪深。 该数据集是由Airbomne Snow测量的50 m分辨率雪深度地图的集合 天文台（ASO），由联合成像光谱仪和扫描激光雷达系统创建 NASA/JPL。 扫描激光雷达使用测量雪深度 从雪中减去无雪网格海拔数据的差异测高方法- 覆盖网格海拔数据（Deems等人，2013).本次50 m网格雪深数据 数据集是根据原始3 m雪深测量结果汇总的，这些测量结果在 ASO L4激光雷达雪深3 m UTM网格数据集。 参数：降雪深度 平台：DHC-6、King Air 传感器：Riegl LMS-Q1560 数据格式：GeoTIFF、PNG 时间覆盖范围：2013 年 4 月 3 日至 2019 年 7 月 16 日
26010编辑于 2024-09-02 - 来自专栏啄木鸟软件测试
Sklean数据集（4）-糖尿病
type ofwhite blood cells) s2 ldl, low-densitylipoproteins s3 hdl, high-densitylipoproteins s4 Source URL: https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html For more information see: Bradley 译文 糖尿病数据集 对442例糖尿病患者，分别获得了10个基线变量、年龄、性别、体重指数、平均血压和6个血清测量值，以及兴趣反应（基线后一年疾病进展的定量测量）。 **数据集特征：** 实例数：442 属性数：前10列是数值预测值 目标：第11列是基线检查后一年疾病进展的定量测量 属性信息： age 年龄（以年为单位） sex 性别 源URL: https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html 有关详细信息，请参见： BradleyEfron、Trevor Hastie
95820发布于 2021-01-04 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
HiChIP 数据分析: 数据集介绍
数据集 在本文中，我们将分析 Lyu 等人 的数据集，该数据集包含来自人类胚胎干细胞（hESC）在不同“architectural proteins”于热休克处理前后的 HiChIP 数据。 尤其地，我们关注通过免疫沉淀获得的 Rad21 数据，Rad21 是 cohesin complex 的一部分，而 cohesin complex 在控制基因组的“functional architecture 所有选定的样本（共 4 个文件）列于下表 。 为了简化说明，我们以单个 HiChIP 文件（Rad21_Rep1）为例演示预处理与 loop 鉴定的步骤。 HiChIP 数据下载 Lyu 等人 的完整数据集可在 Sequence Read Archive下载。 为了用 hichipper 进行 interactions call，我们还需下载 Rad21 及对照 IgG ChIP-Seq 实验的 FASTQ 文件，这些实验与 HiChIP 数据集在同一细胞系和实验条件下完成
36710编辑于 2025-09-17 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 心脏病发作分析和预测数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 心脏病的患者的一些指标以及是否发病的数据集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
1.1K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏机器学习AI算法工程
AlexNet做文档布局分析 (版面分析)&数据集
文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI, Regions of Interest) 的过程。 将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色（标题，标题，脚注等），这种语义标记是逻辑布局分析的范围。 ? 项目相关代码 和预训练模型 、数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 版面分析 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech ? ? AlexNet的特点： 更深的网络结构 使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征 使用Dropout抑制过拟合 使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合 文档布局分析 & 扭曲文档图像恢复
3.2K62发布于 2020-05-15 - 来自专栏算法channel
Pandas 数据分析第 六 集
Pandas 使用行索引和列标签表达和分析数据，分别对应 axis=0, axis=1，行索引、列标签带来一些便捷的功能。 下面使用前几天推荐你的 9 个小而经典的数据集，里的 google app store 这个小而经典的数据集，重点分析“行对齐”功能，理解它后，列对齐也自然理解。 },index=[4,3,1]) ser = pd.Series(index=[3,2,1],data=[0,9,8]) ? 结果如上图所示，ser 索引值 2 在 df_test 中找不到对应，故为 NaN 以上就是 Pandas 数据对齐的一个基本介绍，知道这些基本原理后再去使用Pandas 做数据分析，心里才会更有谱。 基于 google app store 我还展开一些其它数据探索分析，如果想要这个jupyter notebook，微信我备注：app 不必打赏 给我点个赞 就心满意足了
71520发布于 2020-12-17 - 来自专栏生信菜鸟团
多个数据集的整合分析
今天是平平无奇的整合分析，是数据挖掘中经常用到的一部分~ 参考文献在这里⬇ A robust 6-mRNA signature for prognosis prediction of pancreatic ，然后用RMA函数获取表达矩阵，分别对三个数据集进行了差异分析，然后对差异分析取交集作了后续的分析。 GSE62452") for (i in gselist) { gse <- gselist[3] ##改一下这里的数字 source("step2_check.R") source("step4_ DEG.R") source("step5_degVisualise.R") } 完事了呢，我们来比较一下我们的差异分析和文章的差异分析结果： 155 VS 153，数量差不多~ 其实还有另外一种方法 union_RRA), name = "expression", border = "black", col = col_fun, row_names_gp = gpar(fontsize=4)
1.5K10编辑于 2023-01-05 - 来自专栏CreateAMind
4个视觉符号推理数据集超简介
//github.com/xyang23/CLEVRER-Humans1.0 https://sites.google.com/stanford.edu/clevrer-humans/home 4
59730编辑于 2023-02-14 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GEE数据集——全球海洋数据分析项目数据集 (GLODAP) v2.2023¶
简介 全球海洋数据分析项目 (GLODAP) v2.2023¶ 全球海洋数据分析项目（GLODAP）v2.2023 在海洋生物地球化学瓶数据的综合方面取得了重大进展。 值得注意的是，新增了 43 个巡航航次，以扩大数据集的覆盖范围，直至 2020 年。在数据质量控制过程中，删除了温度缺失的条目。此外，每次巡航都加入了数字对象标识符（DOIs），增强了数据的可追溯性。 采用了严格的质量控制程序，并通过将新的巡航数据与来自 GLODAPv2.2020 的质量控制数据进行比较来进行调整。据信，该数据集可在特定范围内对每个变量进行精确测量。 数据质量和准确性 数据集经过了广泛的质量控制，重点是对偏差进行系统评估。所做的调整旨在消除因测量、校准和数据处理方法相关的误差而产生的潜在偏差，同时保留评估变量中已知或可能的时间趋势或变化。 据信，经过汇编和调整的数据产品具有很高的准确性和一致的测量结果： 盐度优于 0.005 氧：1% 硝酸盐：2% 硅酸盐：2% 磷酸盐：2% 溶解无机碳：4 μmolkg-¹ 总碱度：4 μmolkg-¹
44100编辑于 2024-05-24 - 来自专栏文武兼修ing——机器学习与IC设计
关于巧克力数据集的数据分析数据读取数据预处理问题分析探索分析
数据集来自kaggle import numpy as np import pandas as pd 数据读取 dataset = pd.read_csv(". Review Date： Cocoa Percent：可可含量 Company Location：公司地址 Rating：等级 Bean Type：可可豆类型 Broad Bean Origin：原产地 数据预处理 1793 non-null object dtypes: float64(2), int64(1), object(5) memory usage: 126.1+ KB 问题分析 散点图 可以看出巧克力质量和含可可量没有明显的关系 探索分析 print(dataset_nona.groupby(["Review Date"]).apply(lambda x:x["Rating"]
1.4K70发布于 2018-04-27 - 来自专栏北京马哥教育
决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析
豌豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识，主要包括以下内容： 1.分类及决策树算法介绍 2.鸢尾花卉数据集介绍 3.决策树实现鸢尾数据集分析 希望这篇文章对你有所帮助，尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学 数据集，它是很常用的一个数据集。 该数据集一共包含4个特征变量，1个类别变量。 下面给详细介绍使用决策树进行对这个数据集进行测试的代码。 三. 决策树实现鸢尾数据集分析 1. 而上面的代码"predicted = clf.predict(iris.data)"是对整个的数据集进行决策树分析，而真是的分类分析，需要把一部分数据集作为训练，一部分作为预测，这里使用70%的训练，30%
2.1K80发布于 2018-05-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine —— MODIS影像数据集分析
BRDF-Albedo Model Parameters Daily 500m Derived Datasets¶ MCD15A3H.006 MODIS Leaf Area Index/FPAR 4-
65110编辑于 2024-02-02
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