Barnes and Noble
Barnes and Noble数据挖掘项目是我们CSE 597A课程的一个重要组成部分，该项目的存储库包含了我们收集的1225本独特的书籍数据。这些数据存储在文件名为book_data_1225.csv的文件中。我们为这些书籍添加了丰富的功能，但为了确保数据集在Excel中操作时不会过载，只建议使用机器学习算法时，先从以下两组特征中进行选择：第1组：特征3、4、5、6、7、8、10、11，第2组：第1组+特征12到134。这两组特征都与特征1有关。
在这个数据集中，共有134个特征。评级是我们关注的目标特征之一，而标题目前并不包括在机器学习算法的测试中，但未来的更新中可能会增加一个基于标题的词袋转换特征。价格、是否拥有Nook电子书版本以及是否附带音频版本，都是这个数据集中包含的重要特征。
对于如何选择最合适的特征来提高模型的表现，可以参考一些相关的资料和文献。您可以阅读这篇关于数据挖掘特征选择的文章来深入了解特征选择的技巧和策略。更多关于机器学习与数据挖掘的内容，可以参考机器学习与数据挖掘和机器学习数据挖掘论文等资源。这些资料能够为您提供更广泛的知识，帮助您更好地理解如何在数据挖掘项目中有效地应用机器学习技术。
进一步了解：如果您想深入了解与数据挖掘相关的更多内容，可以参考以下资源：
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