机器学习高质量数据集大合辑

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大数据文摘出品

编译：蒋宝尚

在机器学习中，寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。

那么用于机器学习的开放数据集有哪些呢？文摘菌给大家推荐一份高质量的数据集，这些数据集或者涵盖范围广泛（比如Kaggle），或者非常细化（比如自动驾驶汽车的数据）。

首先，在搜索数据集时，在卡内基·梅隆大学有以下说法：

数据集不应混乱，因为你不希望花费大量时间清理数据。数据集不应该有太多行或列，因此很容易使用。数据越干净越好——清洗大型数据集相当耗时。数据可以解答一些有趣的问题。

数据集查找器

Kaggle：Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（AnthonyGoldbloom）年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台已经吸引了80万名数据科学家的