机器学习
外国自媒体mlmemoirs根据github、福布斯、CMU官网等信息,整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单,分享一下~
提前说下须知:

一、寻找数据集的意义

根据CMU的说法,寻找一个好用的数据集需要注意一下几点:
数据集不混乱,否则要花费大量时间来清理数据。
数据集不应包含太多行或列,否则会难以使用。
数据越干净越好,清理大型数据集可能非常耗时。
应该预设一个有趣的问题,而这个问题又可以用数据来回答。

二、去哪里找数据集

  • Kaggle:爱竞赛的盆友们应该很熟悉了,Kaggle上有各种有趣的数据集,拉面评级、篮球数据、甚至西雅图的宠物许可证。
    https://www.kaggle.com/
  • UCI机器学习库:最古老的数据集源之一,是寻找有趣数据集的第一站。虽然数据集是用户贡献的,因此具有不同的清洁度,但绝大多数都是干净的,可以直接从UCI机器学习库下载,无需注册。
    http://mlr.cs.umass.edu/ml/
  • VisualData:分好类的计算机视觉数据集,可以搜索~
    https://www.visualdata.io/

由于后期加上了一些补充,所以总数已经超过了50。

机器学习数据集

图片

UCI的Spambase:一个大型垃圾邮件数据集,对垃圾邮件过滤非常有用。
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase

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