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首先，在搜索數(shù)據(jù)集時(shí)要記住這幾點(diǎn)：

• 數(shù)據(jù)集不應(yīng)該是混亂的，因?yàn)槟悴幌ＭㄙM(fèi)大量時(shí)間來(lái)清理數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)集不應(yīng)包含太多行或列，要很容易使用。
• 數(shù)據(jù)越干凈越好，因?yàn)榍謇泶笮蛿?shù)據(jù)集可能非常耗時(shí)。
• 這個(gè)數(shù)據(jù)集應(yīng)該可以回答一個(gè)非常有趣的問(wèn)題。

話(huà)不多說(shuō)，開(kāi)始吧！

數(shù)據(jù)集查找器

1、Kaggle：一個(gè)包含各種外部貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)科學(xué)網(wǎng)站。你可以在其主列表中找到各種合適的數(shù)據(jù)集，從拉面評(píng)級(jí)到籃球數(shù)據(jù)，甚至是西雅圖寵物許可證，應(yīng)有盡有。

https://www.kaggle.com/

2、UCI 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)：網(wǎng)絡(luò)上最古老的數(shù)據(jù)集源之一，是尋找有趣的數(shù)據(jù)集的第一站。雖然這里的數(shù)據(jù)集是用戶(hù)貢獻(xiàn)的，因此清潔度不一，但絕大多數(shù)都是干凈的。你可以直接從 UCI 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)下載數(shù)據(jù)，無(wú)需注冊(cè)。

http://mlr.cs.umass.edu/ml/

一般數(shù)據(jù)集

政府公開(kāi)數(shù)據(jù)集

3、Data.gov：該網(wǎng)站可以從多個(gè)美國(guó)政府機(jī)構(gòu)下載數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)范圍從政府預(yù)算到學(xué)校績(jī)效分?jǐn)?shù)。但請(qǐng)注意：大部分?jǐn)?shù)據(jù)有待進(jìn)一步研究。

https://www.data.gov/

4、食物環(huán)境地圖集：包含當(dāng)?shù)厥澄镞x擇如何影響美國(guó)飲食的數(shù)據(jù)。

https://catalog.data.gov/dataset/food-environment-atlas-f4a22

5、學(xué)校系統(tǒng)財(cái)務(wù)：對(duì)美國(guó)學(xué)校系統(tǒng)財(cái)務(wù)狀況的調(diào)查。

https://catalog.data.gov/dataset/annual-survey-of-school-system-finances

6、慢性病數(shù)據(jù)：美國(guó)各地區(qū)慢性病指標(biāo)數(shù)據(jù)。

https://catalog.data.gov/dataset/u-s-chronic-disease-indicators-cdi-e50c9

7、美國(guó)國(guó)家教育統(tǒng)計(jì)中心：來(lái)自美國(guó)和世界各地的教育機(jī)構(gòu)和教育人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

https://nces.ed.gov/

8、英國(guó)數(shù)據(jù)服務(wù)：英國(guó)最大的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和人口數(shù)據(jù)集。

https://www.ukdataservice.ac.uk/

9、Data USA：美國(guó)公共數(shù)據(jù)的全面可視化。

http://datausa.io/

金融與經(jīng)濟(jì)

10、Quandl：經(jīng)濟(jì)和金融數(shù)據(jù)很好的數(shù)據(jù)源，有助于建立預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)或股票價(jià)格模型。

https://www.quandl.com/

11、世界銀行開(kāi)放數(shù)據(jù)：涵蓋全球人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和大量經(jīng)濟(jì)和發(fā)展指標(biāo)的數(shù)據(jù)集。

https://data.worldbank.org/

12、國(guó)際貨幣基金組織數(shù)據(jù)：國(guó)際貨幣基金組織公布的有關(guān)國(guó)際金融、債務(wù)利率、外匯儲(chǔ)備、商品價(jià)格和投資的數(shù)據(jù)。

https://www.imf.org/en/Data

13、金融時(shí)報(bào)市場(chǎng)數(shù)據(jù)：來(lái)自世界各地的金融市場(chǎng)最新信息，包括股票價(jià)格指數(shù)、商品和外匯。

https://markets.ft.com/data/

14、谷歌趨勢(shì)：檢查和分析世界各地的互聯(lián)網(wǎng)搜索活動(dòng)和熱門(mén)新聞報(bào)道的數(shù)據(jù)。

https://trends.google.com/trends/?q=google&ctab=0&geo=all&date=all&sort=0

15、美國(guó)經(jīng)濟(jì)協(xié)會(huì)（AEA）：尋找美國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的良好來(lái)源。

https://www.aeaweb.org/resources/data/us-macro-regional

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

圖像

16、Labelme：帶圖像標(biāo)注的大型數(shù)據(jù)集。

http://labelme.csail.mit.edu/Release3.0/browserTools/php/dataset.php

17、ImageNet：業(yè)界最新算法圖像數(shù)據(jù)集。根據(jù) WordNet 層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行組織，其中層次結(jié)構(gòu)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)由數(shù)百和數(shù)千個(gè)圖像描述。

http://image-net.org/

18、LSUN：有眾多輔助任務(wù)的場(chǎng)景理解（房間布局估計(jì)、特點(diǎn)預(yù)測(cè)等）

http://lsun.cs.princeton.edu/2016/

19、MS COCO：通用圖像理解和字幕。

http://mscoco.org/

20、COIL100：100 個(gè)不同的物體，在 360 度旋轉(zhuǎn)的每個(gè)角度成像。

http://www1.cs.columbia.edu/CAVE/software/softlib/coil-100.php

21、視覺(jué)基因組：非常詳細(xì)的視覺(jué)知識(shí)庫(kù)，帶有~100K 圖像的字幕。

http://visualgenome.org/

22、谷歌的開(kāi)放圖像：在知識(shí)共享版權(quán)下的 900 萬(wàn)個(gè)圖像網(wǎng)址集合，“超過(guò) 6000 個(gè)類(lèi)別標(biāo)簽注釋”。

https://ai.googleblog.com/2016/09/introducing-open-images-dataset.html

23、Labelled Faces in the Wild：13,000 張人臉標(biāo)記圖像，用于開(kāi)發(fā)人臉識(shí)別應(yīng)用程序。

http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/

24、斯坦福狗數(shù)據(jù)集：包含 20,580 張圖片和 120 種不同的狗品種。

http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/

25、室內(nèi)場(chǎng)景識(shí)別：一種非常特殊的數(shù)據(jù)集，因?yàn)榇蠖鄶?shù)場(chǎng)景識(shí)別模型都最好建立在“室外”，這個(gè)數(shù)據(jù)集非常實(shí)用。包含 67 個(gè)室內(nèi)類(lèi)別，總共 15620 張圖像。

http://web.mit.edu/torralba/www/indoor.html

情緒分析

26、多域情緒分析數(shù)據(jù)集：一個(gè)有點(diǎn)老舊的數(shù)據(jù)集，其中包含來(lái)自亞馬遜的產(chǎn)品評(píng)論。

http://www.cs.jhu.edu/~mdredze/datasets/sentiment/

27、IMDB 評(píng)論：一個(gè)較舊的，相對(duì)較小的二元情緒分類(lèi)數(shù)據(jù)集，包含 25,000 個(gè)電影評(píng)論。

http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/

28、斯坦福情緒樹(shù)庫(kù)：帶有情感注釋的標(biāo)準(zhǔn)情緒數(shù)據(jù)集。

http://nlp.stanford.edu/sentiment/code.html

29、Sentiment140：一個(gè)流行的數(shù)據(jù)集，使用 160,000 條預(yù)先刪除表情符號(hào)的推文。

http://help.sentiment140.com/for-students/

30、Twitter 美國(guó)航空公司情緒：2015 年 2 月美國(guó)航空公司的 Twitter 數(shù)據(jù)，分類(lèi)為正面、負(fù)面和中性推文。

https://www.kaggle.com/crowdflower/twitter-airline-sentiment

自然語(yǔ)言處理

31、安然數(shù)據(jù)集：來(lái)自安然高級(jí)管理層的電子郵件數(shù)據(jù)，以文件夾形式分類(lèi)存放。

https://www.cs.cmu.edu/~./enron/

32、亞馬遜評(píng)論：包含亞馬遜 18 年來(lái)約 3500 萬(wàn)條評(píng)論。數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品和用戶(hù)信息、評(píng)級(jí)和明文審核。

https://snap.stanford.edu/data/web-Amazon.html

33、Google Books Ngrams：Google 圖書(shū)中的一系列文字。

https://aws.amazon.com/datasets/google-books-ngrams/

34、Blogger Corpus：收集了來(lái)自 blogger.com 的 681288 篇博文。每個(gè)博客至少包含 200 個(gè)常用英語(yǔ)單詞。

http://u.cs.biu.ac.il/~koppel/BlogCorpus.htm

35、維基百科鏈接數(shù)據(jù)：維基百科全文。該數(shù)據(jù)集包含來(lái)自 400 多萬(wàn)篇文章的近 19 億個(gè)單詞。你可以按段落、短語(yǔ)或段落本身的一部分進(jìn)行搜索。

https://code.google.com/archive/p/wiki-links/downloads

36、Gutenberg 電子書(shū)列表：Project Gutenberg 的電子書(shū)注釋列表。

http://www.gutenberg.org/wiki/Gutenberg:Offline_Catalogs

37、加拿大議會(huì)議事錄：來(lái)自第 36 屆加拿大議會(huì)記錄的 130 萬(wàn)對(duì)文本。

http://www.isi.edu/natural-language/download/hansard/

38、Jeopardy：來(lái)自有獎(jiǎng)競(jìng)猜節(jié)目 Jeopardy 的超過(guò) 200,000 個(gè)問(wèn)題歸檔。

https://www.reddit.com/r/datasets/comments/1uyd0t/200000_jeopardy_questions_in_a_json_file/

39、英語(yǔ)短信垃圾郵件集：由 5574 條英文短信垃圾郵件組成的數(shù)據(jù)集。

http://www.dt.fee.unicamp.br/~tiago/smsspamcollection/

40、Yelp 評(píng)論：Yelp 發(fā)布的一個(gè)開(kāi)放數(shù)據(jù)集，包含超過(guò) 500 萬(wàn)條評(píng)論。

https://www.yelp.com/dataset

41、UCI 垃圾郵件集：一個(gè)大型垃圾郵件數(shù)據(jù)集，對(duì)垃圾郵件過(guò)濾非常有用。

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

更詳細(xì)列表：

https://gengo.ai/datasets/the-best-25-datasets-for-natural-language-processing/

自動(dòng)駕駛

42、Berkeley DeepDrive BDD100k：目前是自動(dòng)駕駛 AI 的最大數(shù)據(jù)集。包含超過(guò) 100000 個(gè)視頻，包括一天中不同時(shí)段和天氣條件下超過(guò) 1100 小時(shí)的駕駛體驗(yàn)。帶注釋的圖像來(lái)自紐約和舊金山地區(qū)。

http://bdd-data.berkeley.edu/

43、百度 Apolloscapes：大型數(shù)據(jù)集，定義了 26 種不同的語(yǔ)義項(xiàng)目，如汽車(chē)、自行車(chē)、行人、建筑物、路燈等。

http://apolloscape.auto/

44、Comma.ai：超過(guò) 7 小時(shí)的高速公路駕駛數(shù)據(jù)。細(xì)節(jié)包括汽車(chē)的速度、加速度、轉(zhuǎn)向角和 GPS 坐標(biāo)。

https:///details/comma-dataset

45、牛津的機(jī)器人汽車(chē)：在英國(guó)牛津的同一條路線(xiàn)重復(fù)行駛 100 多次、耗時(shí)一年多收集的數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含天氣、交通和行人的不同組合，以及建筑和道路工程等長(zhǎng)期變化。

http://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/

46、城市景觀數(shù)據(jù)集：一個(gè)大型數(shù)據(jù)集，記錄 50 個(gè)不同城市的城市街景。

https://www.cityscapes-dataset.com/

47、CSSAD 數(shù)據(jù)集：此數(shù)據(jù)集對(duì)于自動(dòng)駕駛車(chē)輛的感知和導(dǎo)航非常有用。但該數(shù)據(jù)集嚴(yán)重偏向發(fā)達(dá)國(guó)家的道路情況。

http://aplicaciones.cimat.mx/Personal/jbhayet/ccsad-dataset

48、KUL 比利時(shí)交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集：比利時(shí)法蘭德斯地區(qū)數(shù)以千計(jì)的物理交通標(biāo)志，有超過(guò) 10000 多個(gè)交通標(biāo)志注釋。

http://www.vision.ee.ethz.ch/~timofter/traffic_signs/

49、麻省理工學(xué)院實(shí)驗(yàn)室：在 AgeLab 收集的 1000 多個(gè)小時(shí)多傳感器駕駛數(shù)據(jù)集的樣本。

http://lexfridman.com/automated-synchronization-of-driving-data-video-audio-telemetry-accelerometer/

50、LISA：智能和安全汽車(chē)實(shí)驗(yàn)室，加州大學(xué)圣地亞哥分校數(shù)據(jù)集：該數(shù)據(jù)集包括交通標(biāo)志、車(chē)輛檢測(cè)、交通信號(hào)燈和軌跡模式。

http://cvrr.ucsd.edu/LISA/datasets.html

原文鏈接：

https://gengo.ai/datasets/the-50-best-free-datasets-for-machine-learning/