如何使用TPC-DS测试数据集
TPC-DS是一套决策支持系统测试基准，提供99个SQL查询（SQL99或2003），分析数据量大，测试数据与实际商业数据高度相似，同时具有各种业务模型（分析报告型，数据挖掘型等等）。使用DLF数据探索，可以便捷地快速创建TPC-DS数据集，便于用户快速上手和测试数据探索的功能。
如何将测试数据集导入云数据库ClickHouse完成性能测试
本文以On Time和Star Schema数据集为例，介绍如何将测试数据集导入云数据库ClickHouse并完成性能测试。
ML之K-means：基于DIY数据集利用K-means算法聚类(测试9种不同聚类中心的模型性能)
输出结果设计思路1、使用均匀分布函数随机三个簇，每个簇周围10个数据样本。2、绘制30个数据样本的分布图像。3、测试9种不同聚类中心数量下，每种情况的聚类质量，并作图。实现代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeans from s...
ML之FE：数据处理—特征工程之数据集划分成训练集、验证集、测试集三部分简介、代码实现、案例应用之详细攻略
数据集划分成训练、验证、测试三种数据的简介 分割训练数据前，先打乱了输入数据和教师标签。因为数据集的数据可能存在偏向(比如，数据从“0”到“10”按顺序排列等)。# (1)、如果是MNIST数据集，从训练数据中，事先分割20%作为验证数据1、训练集、验证集的作用训练集：训练网络模型参数。验证集：网络模...
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