寻找数据集

在机器学习项目中，找到合适的数据集是成功的关键。以下是一些顶级的数据集资源，覆盖了从计算机视觉到自然语言处理等多个领域。

1. Kaggle数据集

• 数据集地址：Kaggle Datasets

Kaggle是数据科学竞赛和数据集的著名平台，提供了丰富的数据集资源。

2. Amazon数据集

• 数据集地址：Amazon Open Data

该资源包含多个不同领域的数据集，例如公共交通、生态资源、卫星图像等。AWS提供的数据集传输速度快，非常适合使用AWS进行机器学习实验和开发的用户。

3. UCI机器学习资源库

• 数据集地址：UCI Machine Learning Repository

来自加州大学的大型数据集资源库，包含100多个数据集，适用于各种机器学习任务。

4. 谷歌数据集搜索引擎

• 数据集地址：Google Dataset Search

谷歌推出的服务，旨在统一成千上万个不同的数据集存储库，使这些数据易于被发现。

5. 微软数据集

• 数据集地址：Microsoft Research Open Data

微软与外部研究社区共同推出的开放数据平台。

6. Awesome Public Datasets Collection

• 数据集地址：Awesome Public Datasets

这是一个根据“主题”组织的数据集列表，覆盖了广泛的领域，如生物学、经济学、教育学等。

7. 政府数据集

政府数据集通常容易获取，许多国家都有提供：

• 欧盟开放数据门户：EU Open Data Portal
• 美国政府数据：Data.gov（可能因政治或非政治性原因暂时无法访问）
• 新西兰政府数据集：Data.govt.nz
• 印度政府数据集：Data.gov.in

8. 计算机视觉数据集

• 数据集地址：Visual Data

Visual Data提供了大量可以用于构建计算机视觉模型的数据集，支持通过特定的计算机视觉主题或解决方案进行搜索。