内部包含Iris数据集、帕尔默企鹅数据集、共享单车需求数据集、葡萄酒分类数据集、波士顿住房数据集、电离层数据集、Fashion MNIST 数据集、威斯康星州乳腺癌（诊断）数据集、情绪分析Sentiment 数据集、BBC 新闻数据集、垃圾短信分类器数据集、CelebA 数据集、纸币验证数据集、皮马印第安人糖尿病数据集、小麦种子数据集、鲍鱼数据集、MNIST数据集等，包含数据集及详细的数据集简介，帮助你快速找到需要的数据集。

基于softmax+k折验证的iris数据分类 pytorch实现

该数据集有3个类virginica，versicolor和setosa，每类50个样本；每个样本是一个4维的特征向量,萼片长，萼片宽，花瓣长，花瓣宽；virginica和versicolor有很多重叠。可用于算法的检测，是常用的测试数据

具体说明见：http://blog.csdn.net/java1573/article/details/78865495

从UCI上下载的iris数据集，经过处理可以用于svm。格式如下： 0 1:5.1 2:3.5 3:1.4 4:0.2 0 1:4.9 2:3.0 3:1.4 4:0.2 0 1:4.7 2:3.2 3:1.3 4:0.2 0 1:4.6 2:3.1 3:1.5 4:0.2 0 1:5.0 2:3.6 3:1.4 4:0.2 0 1:5.4 2:3.9 3:1.7 4:0.4

iris数据集是机器学习中常用的数据集，也是很经典的一个数据集。文档中包含csv版和txt两个版本。

UCI Iris数据集和glass数据集，常用的数据挖掘测试数据集

R中的均值漂移聚类算法 在Iris数据库中应用均值漂移模型（msClustering），使用绘图库以图形方式显示此算法中生成的聚类。 与Kmeans（K平均值）不同，我们没有定义聚类的数量，该算法处理这种分类。

这里写自定义目录标题一、关于Fisher算法的主要思想与数学计算步骤已在上次博客中有讲到。二、用scikit-learn库中也有LDA的函数，下面给出测试代码三、完成Iris数据集的 Fisher线性分类，及实现可视化 一、关于Fisher算法的主要思想与数学计算步骤已在上次博客中有讲到。 若不会清楚，请访问次链接 二、用scikit-learn库中也有LDA的函数，下面给出测试代码 from sklearn import datasets, cross_validation,discriminant_analysis #####################################

进行网络数据包捕获，当然也可以用来发送自己制作的伪数据包。