下面的 ML 大型数据集,总有一款适合你。
就目前来看,找到一个特定的数据集来解决各种机器学习问题,甚至进行实验
还是比较困难的。
这些机器学习数据集
不仅包含用于实验的大型数据集,还附带对数据集的描述以及使用示例。有的
还包含用于解决与该数据集相关机器学习问题的算法代码。
话不多说,上数据集!
Kaggle 数据集
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就目前来看,找到一个特定的数据集来解决各种机器学习问题,甚至进行实验还是比较困难的。 这些机器学习数据集 不仅包含用于实验的大型数据集,还附带对数据集的描述以及使用示例。有的还包含用于解决与该数据集相关机器学习问题的算法代码。 话不多说,上数据集! Kaggle数据集 每个数据集都是一个小型社区,用户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。包含各式各样的真实数据集。 用户还可以看到与每个数据集相关的“内核”,许多数据科学家还提供了相关手册来分析数据集。 Amazon数据集 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。 网页中也有一个搜索框来帮助用户寻找想要的数据集,还有所有数据集的描述和使用示例,这些数据集信息丰富且易于使用! 数据集存储在Amazon Web Services (AWS)资源中,比如Amazon S3——云中的一个高度可伸缩的对象存储服务。 如果用户正在使用AWS进行机器学习实验和开发,这将非常方便,由于它是AWS网络的本地数据,因此数据集的传输将非常快。 UCI机器学习资源库 另一个来自加州大学信息与计算机科学学院的大型