近日，Medium上的一位用戶整理了一份機器學習大型數(shù)據(jù)集清單，包括八大數(shù)據(jù)集資源庫?？傆幸豢钸m合你，快來收藏吧！

下面的ML大型數(shù)據(jù)集，總有一款適合你。

就目前來看，找到一個特定的數(shù)據(jù)集來解決各種機器學習問題，甚至進行實驗還是比較困難的。

本文作者Will Badr便列舉了八大機器學習數(shù)據(jù)集。

不僅包含用于實驗的大型數(shù)據(jù)集，還附帶對數(shù)據(jù)集的描述以及使用示例。有的還包含用于解決與該數(shù)據(jù)集相關(guān)機器學習問題的算法代碼。

話不多說，上數(shù)據(jù)集！

1、Kaggle數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集地址：

https://www.kaggle.com/datasets

這是作者最喜歡的數(shù)據(jù)集之一。

每個數(shù)據(jù)集都是一個小型社區(qū)，用戶可以在其中討論數(shù)據(jù)、查找公共代碼或在內(nèi)核中創(chuàng)建自己的項目。包含各式各樣的真實數(shù)據(jù)集。

用戶還可以看到與每個數(shù)據(jù)集相關(guān)的“內(nèi)核”，許多數(shù)據(jù)科學家還提供了相關(guān)手冊來分析數(shù)據(jù)集。

2、Amazon數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集地址：

https://registry.opendata.aws/

該數(shù)據(jù)源包含多個不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集，如：公共交通、生態(tài)資源、衛(wèi)星圖像等。

網(wǎng)頁中也有一個搜索框來幫助用戶尋找想要的數(shù)據(jù)集，還有所有數(shù)據(jù)集的描述和使用示例，這些數(shù)據(jù)集信息豐富且易于使用！

數(shù)據(jù)集存儲在Amazon Web Services (AWS)資源中，比如Amazon S3——云中的一個高度可伸縮的對象存儲服務。

如果用戶正在使用AWS進行機器學習實驗和開發(fā)，這將非常方便，由于它是AWS網(wǎng)絡的本地數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)集的傳輸將非常快。

3、UCI機器學習資源庫

數(shù)據(jù)集地址：

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

另一個來自加州大學信息與計算機科學學院的大型資源庫，包含100多個數(shù)據(jù)集。

用戶可以找到單變量和多變量時間序列數(shù)據(jù)集，分類、回歸或推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集。

有些UCI的數(shù)據(jù)集已經(jīng)是被清洗過的。

4、谷歌數(shù)據(jù)集搜索引擎

數(shù)據(jù)集地址：

https://toolbox.google.com/datasetsearch

在2018年末，谷歌做了他們最擅長的事情，推出了另一項偉大的服務——它是一個可以按名稱搜索數(shù)據(jù)集的工具箱。

他們的目標是統(tǒng)一成千上萬個不同的數(shù)據(jù)集存儲庫，使這些數(shù)據(jù)能夠且易被發(fā)現(xiàn)。

5、微軟數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集地址：

https://msropendata.com/

2018年7月，微軟與外部研究社區(qū)共同宣布推出“Microsoft Research Open Data”。

它在云中包含一個數(shù)據(jù)存儲庫，用于促進全球研究社區(qū)之間的協(xié)作。它提供了一系列用于已發(fā)表研究的、經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)集。

6、Awesome Public Datasets Collection

數(shù)據(jù)集地址：

https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

這是一個按“主題”組織的數(shù)據(jù)集，比如生物學、經(jīng)濟學、教育學等。

這里列出的大多數(shù)數(shù)據(jù)集都是免費的，但是在使用任何數(shù)據(jù)集之前，用戶需要檢查一下許可要求。

7、政府數(shù)據(jù)集

政府相關(guān)數(shù)據(jù)集也很容易找到的。

許多國家為了提高透明度，向公眾分享了各種數(shù)據(jù)集。以下是一些例子：

歐盟開放數(shù)據(jù)門戶：歐洲政府數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)集地址：

https://data.europa.eu/euodp/data/dataset

美國政府數(shù)據(jù)：目前由于一些非政治性原因，暫時無法訪問。

數(shù)據(jù)集地址：

https://www.data.gov/

新西蘭政府數(shù)據(jù)集：

數(shù)據(jù)集地址：

https://catalogue.data.govt.nz/dataset

印度政府數(shù)據(jù)集：

數(shù)據(jù)集地址：

https://data.gov.in/

8、計算機視覺數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集地址：

https://www.visualdata.io/

Visual Data包含一些可以用來構(gòu)建計算機視覺(CV)模型的大型數(shù)據(jù)集。

用戶可以通過特定的CV主題查找特定的數(shù)據(jù)集，如語義分割、圖像標題、圖像生成，甚至可以通過解決方案(自動駕駛汽車數(shù)據(jù)集)查找特定的數(shù)據(jù)集。

總結(jié)

從上述作者所觀察到數(shù)據(jù)集情況來看，似乎是涵蓋各個方向和領(lǐng)域。

這些新數(shù)據(jù)集的社區(qū)將繼續(xù)發(fā)展，使數(shù)據(jù)更容易被獲取，使眾包和計算機科學社區(qū)能夠繼續(xù)快速創(chuàng)新，為生活帶來更多創(chuàng)造性的解決方案。