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，为大家伙儿一起来分享一下~

　　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。

　　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，因此具有不一样的清洁度，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。

　　好了，下面就是那50个数据集了，由于后期加上了一些补充，所以总数已超越了50。

　　ImageNet：大家熟悉的ImageNet，女神李飞飞参与创建，同名比赛影响整个计算机视觉界。

　　MS COCO：同样也是知名计算机视觉数据集，同名比赛每年都被中国人屠榜。

　　谷歌开放图像：在知识共享下的900万个图像网址集合“已经注释了超过6000个类别的标签”。

　　IMDB评论：用于二元情绪分类的数据集，不过也有点老、有点小，有大约25000个电影评论。

　　Sentiment140：一个流行的数据集，它使用160,000条预先删除表情符号的推文。

　　Twitter美国航空公司情绪：2015年2月美国航空公司的Twitter数据，分类为正面，负面和中性推文。

　　HotspotQA数据集：具有自然、多跳问题的问答数据集，具有支持事实的强大监督，以实现更易于解释的问答系统。

　　亚马逊评论：包含18年来亚马逊上的大约3500万条评论，数据包括产品和用户个人信息，评级和文本审核。

　　Blogger Corpus：收集了来自681,288篇博文，每篇博文至少包含200个常用英语单词。

　　链接数据：的全文，包含来自400多万篇文章的近19亿个单词，可以按段落、短语或段落本身的一部分进行搜索。

　　Gutenberg电子书列表：Gutenberg项目中带注释的电子书书单。

　　Hansards加拿大议会文本：来自第36届加拿大议会记录的130万组文本。

　　Yelp评论：Yelp，就是美国的“大众点评”，这是他们发布的一个开放数据集，包含超过500万条评论。

　　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。

　　Berkeley DeepDrive BDD100k：目前最大的自动驾驶数据集，包含超过100,000个视频，这中间还包括一天中不同时段和天气条件下超过1,100小时的驾驶体验。其中带注释的图像来自纽约和旧金山地区。

　　百度Apolloscapes：度娘的大型数据集，定义了26种不同物体，如汽车、自行车、行人、建筑物、路灯等。

　　Comma.ai：超过7小时的高速公路驾驶，细节包括汽车的速度、加速度、转向角和GPS坐标。

　　牛津的机器人汽车：这个数据集来自牛津的机器人汽车，它于一年时间内在英国牛津的同一条路上，反反复复跑了超过100次，捕捉了天气、交通和行人的不同组合，以及建筑和道路工程等长期变化。

　　CSSAD数据集：此数据集对于无人驾驶车辆的感知和导航很有用。不过，数据集严重偏向发达国家的道路。

　　KUL比利时交通标志数据集：来自比利时法兰德斯地区数以千计的实体交通标志的超过10000条注释。

　　LISA：UC圣迭戈智能和安全汽车实验室的数据集，包括交通标志、车辆检测、交通信号灯和轨迹模式。

　　MIMIC-III：MIT计算生理学实验室的公开数据集，标记了约40000名重症监护患者的健康数据，包括人口统计学、生命体征、实验室测试、药物等维度。

　　Data.gov：该网站可以从多个美国政府机构下载数据，包括各种奇怪的数据，从政府预算到考试分数都有。不过，其中大部分数据要进一步研究。

　　美国国家教育统计中心：教育学习管理机关和教育人口统计数据，不仅有美国的数据，也有一些世界上另外的地方的数据。

　　Quandl：经济和金融数据的良好来源，有助于建立预测经济指标或股票在市场上买卖的金额的模型。

　　国际货币基金组织数据：国际货币基金组织公布的有关国际金融，债务利率，外汇存底，商品的价值和投资的数据。

　　金融时报市场数据：来自世界各地的金融市场的最新信息，包括股票在市场上买卖的金额指数，商品和外汇。

　　Google Trends：世界各地的互联网搜索行为和热门新闻报道的数据。

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