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LibraryPKU >《數(shù)據(jù)集資源》

2019.04.08

關(guān)注

本文為大家列舉了八大主流數(shù)據(jù)集來(lái)源，不僅包含大量的數(shù)據(jù)集信息，而且包含了描述、用法以及一些實(shí)施案例等。

1、Kaggle數(shù)據(jù)集

Kaggle數(shù)據(jù)集地址
https://www.kaggle.com/datasets

這是我最喜歡的數(shù)據(jù)集之一，每個(gè)數(shù)據(jù)集都對(duì)應(yīng)于一個(gè)小型社區(qū)，你可以在其中討論數(shù)據(jù)、查找公共代碼，或者在其中創(chuàng)建自己的項(xiàng)目。這里包含了大量不同類型、不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集內(nèi)容。同時(shí)，還可以在其中獲取到與每個(gè)數(shù)據(jù)集關(guān)聯(lián)的資料，其中包含了許多數(shù)據(jù)科學(xué)家們提供的數(shù)據(jù)集分析筆記等。

2、Amazon數(shù)據(jù)集

AWS開放數(shù)據(jù)地址
https://registry.opendata.aws/

這個(gè)數(shù)據(jù)集中包含了不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)內(nèi)容，例如：公共交通、生態(tài)資源、衛(wèi)星圖像等。同時(shí)提供了搜索功能，以幫助用戶找到所需的數(shù)據(jù)集，還有各種數(shù)據(jù)集的描述信息以及用例，非常易于使用。

數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在Amazon Web Services（AWS）資源中，對(duì)于使用AWS構(gòu)建自己機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)的用戶來(lái)說(shuō)，傳輸速度將非常塊。

3、UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

UCI數(shù)據(jù)集地址：
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

這個(gè)數(shù)據(jù)集來(lái)自于加州大學(xué)信息與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，其中包含了100多個(gè)數(shù)據(jù)集。根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的類型對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，可找到單變量或多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，以及分類、回歸或推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集。

4、Google數(shù)據(jù)集搜索引擎

Google數(shù)據(jù)集搜索引擎
https://toolbox.google.com/datasetsearch

在2018年末，Google推出了數(shù)據(jù)集搜索服務(wù)。這是一個(gè)可以按名稱搜索數(shù)據(jù)集的搜索引擎，目標(biāo)是為數(shù)萬(wàn)個(gè)不同數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)庫(kù)提供統(tǒng)一搜索入口，非常好用。

5、微軟數(shù)據(jù)集

在2018年7月，微軟與外界研究社區(qū)一起，發(fā)布了微軟研究開發(fā)數(shù)據(jù)。

微軟數(shù)據(jù)集地址：
https://msropendata.com/

它包含了云服務(wù)器中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)，致力于促進(jìn)全球研究社區(qū)的協(xié)作，并在其中提供了一系列用于已發(fā)表研究的數(shù)據(jù)集內(nèi)容。

6、Awesome開放數(shù)據(jù)集收藏列表

Awesom Public Datasets
https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

本數(shù)據(jù)集列表中，按主題整理了大量的數(shù)據(jù)集內(nèi)容，例如：生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、教育等。其中列出的大多數(shù)數(shù)據(jù)集都是免費(fèi)的，但在使用任何數(shù)據(jù)集之前，均需檢查數(shù)據(jù)集的許可要求。

7、政府?dāng)?shù)據(jù)集

許多國(guó)家均在網(wǎng)絡(luò)上提供了多種公眾可用的政府?dāng)?shù)據(jù)集內(nèi)容，例如：