鸢尾花数据集，一个经典的机器学习数据集，以其结构化的数据格式和广泛的应用场景而闻名。该数据集包含了三种鸢尾花品种的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度等特征测量数据，为分类和聚类算法提供了理想的训练和测试样本。
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Iris鸢尾花数据集是一个常用的机器学习数据集，适用于多种数据分析任务。在降维方面，它可用于主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等方法。同时，它也适合进行聚类分析，如k-means、k-means++以及层次聚类（Hierarchical Clustering）等算法。
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本指南提供了详细的步骤，指导您进行Fisher判别鸢尾花数据的实验。实验内容包括读取CSV数据、特征选择、数据集划分、均值计算、类内散度矩阵计算、方向向量求取、投影后均值计算、测试数据分类及准确率计算。本实验加深您对Fisher判别方法的理解，并学会使用Python实现该方法。
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该文件包含一个数据集，以压缩格式存储以方便共享和传输。
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TensorFlow数据集库提供了大量经过预处理和格式化的数据集，供机器学习训练和评估使用。这些数据集涵盖各种领域，包括图像、文本、音频和表格数据。使用这些预制数据集，研究人员和开发者可以专注于开发和优化他们的模型，而无需花费大量时间收集和准备数据。
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Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训
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语音文件，这是瑞尔森视听数据库的情感语音和歌曲数据集，官网资源需要翻墙下载，speech-emotion-recognition-ravdess-data.zip
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JSON格式recipeitems.json.gz文件提供食谱数据集，可用于训练数据科学模型。
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利用Python进行数据分析，小费数据集。
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