Datasets

Para Aprendizaje Automático:

Clasificación:

articulos_ml.csv: https://www.aprendemachinelearning.com/articulos_ml/

usuarios_win_mac_lin.csv: https://www.aprendemachinelearning.com/regresion-logistica-con-python-paso-a-paso/

balance-scale.csv: https://www.kaggle.com/code/mysticvalley/balance-scale-analysis-and-prediction (la web original está caída http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/balance-scale/balance-scale.data)

Documentación:

https://medium.com/@letthedataconfess/10-best-machine-learning-projects-with-datasets-6184839c9100

datasets de la librería de python Seaborn: https://github.com/mwaskom/seaborn-data/tree/master?tab=readme-ov-file

Para análisis estadístico:

warriner_2013_emotional_valence.csv: 13915 palabras en inglés clasificadas entre 1 a 9 en función de la valoración percibida en una encuesta, siendo 1: happy (excited; controlled) y 9: unhappy (calm; in control). https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-012-0314-x

Pruebas paramétricas

Pruebas no paramétricas

Documentación: