UCI数据集叶

通过单变量和双变量分析 Pima印第安人和UCI糖尿病数据集，得出预测结果及其分类方法，其中每一行数据都是基于1的总和，有两列分别标示两个分类结果，通过比较预测概率结果达到分类结果。该数据集对于研究糖

本文将介绍在机器学习中广泛应用的回归算法，包括线性回归、Lasso回归、Ridge回归等，通过Python语言实现。我们选取了UCI concrete compressive strength数据集，

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UCI dataset (data mining lab data)

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数据挖掘中的贝叶斯算法，java源代码可调试运行（内含两个数据集）

此数据集为朴素贝叶斯模型训练数据，包含网址和对应的网站类型。网站类型分为十种不同编码，详见代码生成结果。数据适用于网址分类模型的训练与测试。数据本身可单独使用，具有较高的数据价值。

该数据集内容为垃圾邮件分类数据集,用于自然语言处理>02.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类中的案例数据,该数据集仅供参考

用于训练的朴素贝叶斯的训练数据集以及测试数据集

使用lightgbm模型进行二分类预测，使用UCI心脏病数据集，使用贝叶斯优化超参数，模型评价效果F1-score >0.96。同时参考kaggle数据可视化案例，用plotly包绘制可交互的模