机器学习需要的大量数据集从哪里找?
网址：http：//www.kaggle.com/datasets 这是我最喜欢的数据集网站之一。每个数据集都有对应的一个小型社区，你可以在其中讨论数据、查找公共代码或在内核中创建自己的项目。该网站包含大量形状、大小、格式各异的真实数据集。你还可以看到与每个数据集相关的“内核”，其中许多不同的数据科学家提供了笔记来分析数据集。有时在某些特定的数据集中，你可以从笔记中找到相应的算法，解决预测问题。 网址：https：//registry.opendata.aws 该数据源包含多个不同领域的数据集，如：公共交通、生态资源、卫星图像等。它也有一个搜索框来帮助你找到你正在寻找的数据集，另外它还有数据集描述和使用示例，这是非常简单、实用的！ 网址：https：//archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html   这是加州大学信息与计算机科学学院的一个数据库，包含了100多个数据集。它根据机器学习问题的类型对数据集进行分类。你可以找到单变量、多变量、分类、回归或者是推荐系统的数据集。UCI的某些数据集已经更新完毕并准备使用。 网址：https：//toolbox.google.com/datasetsearch  在2018年末，谷歌做了他们最擅长的事情，推出了另一项伟大的服务。它是一个可以按名称搜索数据集的工具箱。谷歌的目标是统一成千上万个不同的数据集存储库，使这些数据能够被发现。 网址：https：//msropendata.com 2018年7月，微软与外部研究社区共同宣布推出“微软研究开放数据”。 它在公共云中包含一个数据存储库，用于促进全球研究社区之间的协作。另外它还提供了一组在已发表的研究中使用的、经过整理的数据集。 网址：https：//github.com/awesomedata/awesome-public-datasets 这是一个按照主题分类的，由社区公开维护的一系列数据集清单，比如生物学、经济学、教育学等。这里列出的大多数数据集都是免费的，但是在使用任何数据集之前，你应该检查相应的许可要求。 政府的相关数据集也很容易找到。许多国家为了提高知名度，向公众分享了各种数据集。例如： 欧盟开放数据门户：欧洲政府数据集。 新西兰政府数据集。 印度政府数据集。 网址：https：//www.visualdata.io 如果你从事图像处理、计算机视觉或者是深度学习，那么这应该是你的实验获取数据的重要来源之一。 该数据集包含一些可以用来构建计算机视觉(CV)模型的大型数据集。你可以通过特定的CV主题查找特定的数据集，如语义分割、图像标题、图像生成，甚至可以通过解决方案(自动驾驶汽车数据集)查找特定的数据集。 综上所述，从我所观察到的情况来看，越来越多的用于研究机器学习的各种数据集变得更容易获取，维护这些新数据集的社区，也将不断地发展，使计算机科学社区能够继续快速创新，为生活带来更多创造性的解决方案。  以上为译文，由阿里云云栖社区组织翻译。 译文链接 文章原标题《Top Sources For Machine Learning Datasets》 译者：黄小凡，审校：袁虎。 文章简译，更为详细的内容，请查看原文。 更多技术干货敬请关注云栖社区知乎机构号：阿里云云栖社区 - 知乎 本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。    