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标准UCI数据，用于matlab程序测试，并验证程序正确率，包括分为两类，三类和四类数据

Weka是机器学习中的一个非常好的开源工具，对于熟悉Java的同学们来说是一个非常好的选择。Weka几乎包含了所有常见机器学习算法的Java实现，Weka中支持的数据格式主要是arff，虽然weka官

KNN专用大数据集，这个数据集包含569例细胞活检案例，每个案例有32个乳房肿块活检图像显示的细胞核的特征。第一个特征是ID，第二个是这个案例的癌症诊断结果，癌症诊断结果用编码"M"表示恶性，B表示良

java实现的NB算法和LR算法，在UCI的四个数据集上进行了测试，包含测试结果和实验报告

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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