機器學習領(lǐng)域里有哪些開放數(shù)據(jù)集?Gengo 近日發(fā)布了一份高質(zhì)量免費數(shù)據(jù)集列表，其搜索范圍不僅包含內(nèi)容廣泛(如 Kaggle)，也包括高度特化的(如自動駕駛汽車專用數(shù)據(jù)集)數(shù)據(jù)集種類。

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首先，在選擇數(shù)據(jù)集時要記住幾個重要標準：

• 數(shù)據(jù)集不能是混亂的，因為你不希望花費大量時間整理數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)集不應該有過多的行或者列，這樣才能容易處理。
• 數(shù)據(jù)越干凈越好——清理大型數(shù)據(jù)集可能會非常耗時。
• 該數(shù)據(jù)集可以用于回答一些有趣的問題。

這樣的話，讓我們看看能找到點什么?

一、查找數(shù)據(jù)集

1. Kaggle：一個數(shù)據(jù)科學競賽網(wǎng)站，其中包含大量外部貢獻的有趣數(shù)據(jù)集。你可以在它長長的列表中(https://www.kaggle.com/datasets)找到各種小眾數(shù)據(jù)集，從拉面的評分、籃球數(shù)據(jù)，到西雅圖的寵物牌照。

2. UCI Machine Learning Repository：它是網(wǎng)絡(luò)中最古老的數(shù)據(jù)集源之一，是尋找各種有趣數(shù)據(jù)集的第一選擇。在這里，盡管數(shù)據(jù)集都是用戶自行貢獻的，但清潔程度仍然很高。此外，你可以直接從 UCI Machine Learning Repository 上下載數(shù)據(jù)，無需注冊。

二、通用數(shù)據(jù)集

公共政府數(shù)據(jù)集

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3. Data.gov：這個網(wǎng)站可以從多個美國政府機構(gòu)下載數(shù)據(jù)，從政府預算到學校成績。不過要注意：其中的大部分數(shù)據(jù)需要進一步研究。

鏈接：https://www.data.gov/

4. Food Environment Atlas：包含有關(guān)本地食物選擇如何影響美國飲食習慣的數(shù)據(jù)。

鏈接：https://catalog.data.gov/dataset/food-environment-atlas-f4a22

5. School system finances：美國學校系統(tǒng)財務狀況調(diào)查。

鏈接：https://catalog.data.gov/dataset/annual-survey-of-school-system-finances

6. Chronic disease data：美國各地慢性病指標數(shù)據(jù)。

鏈接：https://catalog.data.gov/dataset/u-s-chronic-disease-indicators-cdi-e50c9

7. The US National Center for Education Statistics：美國和世界各地教育機構(gòu)和教育人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

鏈接：https://nces.ed.gov/

8. The UK Data Centre：英國最大的社會、經(jīng)濟和人口數(shù)據(jù)收集。

鏈接：https://www.ukdataservice.ac.uk/

9. Data USA：美國公共數(shù)據(jù)的全面可視化。

鏈接：http://datausa.io/

金融類

10. Quandl：很好的財經(jīng)數(shù)據(jù)來源——有助于建立預測經(jīng)濟指標或股票價格的模型。

鏈接：https://www.quandl.com/

11. World Bank Open Data：涵蓋人口統(tǒng)計和世界各地大量經(jīng)濟和發(fā)展指標的數(shù)據(jù)集。

鏈接：https://data.worldbank.org/

12. IMF Data：國際貨幣基金組織公布有關(guān)國際金融、債務利率、外匯儲備、商品價格和投資的數(shù)據(jù)。

鏈接：https://www.imf.org/en/Data

13. Financial Times Market Data：世界金融市場的最新信息，包括股票價格指數(shù)、商品和外匯。

鏈接：https://markets.ft.com/data/

14. Google Trends：觀察和分析有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)搜索活動和世界各地新聞故事趨勢的數(shù)據(jù)。

鏈接：http://www.google.com/trends?q=google&ctab=0&geo=all&date=all&sort=0

15. AmericanEconomic Association (AEA)：尋找美國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)的來源。

鏈接：https://www.aeaweb.org/resources/data/us-macro-regional

三、機器學習數(shù)據(jù)集

圖像

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16. Labelme：注釋圖像的大數(shù)據(jù)集。

鏈接：http://labelme.csail.mit.edu/Release3.0/browserTools/php/dataset.php

17. ImageNet：著名的 ImageNet，由斯坦福大學教授李飛飛等人發(fā)起，它是面向新算法的真實圖像數(shù)據(jù)集。根據(jù) WordNet 層次結(jié)構(gòu)來組織，其中層次結(jié)構(gòu)的每個節(jié)點都由成百上千個圖像來描述。

鏈接：http://image-net.org/

18. LSUN：場景理解和許多輔助任務(房間布局估計、顯著性預測等)。

鏈接：http://lsun.cs.princeton.edu/2016/

19. MS COCO：ImageNet 之外另一個常用的圖像數(shù)據(jù)集，包含通用圖像理解和注釋。

鏈接：http://cocodataset.org/

20. COIL100：100 個不同的物體在 360°旋轉(zhuǎn)中以每個角度成像。

鏈接：http://www1.cs.columbia.edu/CAVE/software/softlib/coil-100.php

21. Visual Genome：非常詳細的視覺知識庫，配有約 100K 個圖像的注釋。

鏈接：http://visualgenome.org/

22. Google's Open Images：Creative Commons 下的 900 萬個圖片的網(wǎng)址集合，「已經(jīng)標注了跨越 6000 多個類別的標簽」。

鏈接：https://research.googleblog.com/2016/09/introducing-open-images-dataset.html

23. Labelled Faces in the Wild：13000 張貼有標簽的人臉圖像，用于開發(fā)涉及人臉識別的應用。

鏈接：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/

24. Stanford Dogs Dataset：包含 20580 個圖像和 120 個不同品種的狗類別。

鏈接：http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/

25. Indoor Scene Recognition：非常具體的數(shù)據(jù)集，適用于大多數(shù)場景識別模型，因為后者在「外部」表現(xiàn)更好。包含 67 個室內(nèi)類別，總共 15620 個圖像。

鏈接：http://web.mit.edu/torralba/www/indoor.html

情感分析

26. Multidomain Sentiment analysis dataset：有點舊的一個數(shù)據(jù)集，以亞馬遜的產(chǎn)品評論為特色。

鏈接：http://www.cs.jhu.edu/~mdredze/datasets/sentiment/

27. IMDB reviews：用于二進制情感分類的較舊的、相對較小的數(shù)據(jù)集，具有 25000 個電影評論。

鏈接：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/

28. Stanford Sentiment Treebank：帶有情感注釋的標準情感數(shù)據(jù)集。

鏈接：https://nlp.stanford.edu/sentiment/code.html

29. Sentiment140：一個流行的數(shù)據(jù)集，使用 16 萬條預先刪除表情符號的推文

鏈接：http://help.sentiment140.com/for-students/

30. Twitter US Airline Sentiment：2015 年 2 月以來美國航空公司的推特數(shù)據(jù)，分為正面、負面和中性。

鏈接：https://www.kaggle.com/crowdflower/twitter-airline-sentiment

自然語言處理

31. Enron Dataset：Enron 公司高層管理人員的電子郵件數(shù)據(jù)，整理成文件夾。

鏈接：https://www.cs.cmu.edu/~./enron/

32. Amazon Reviews：包含來自亞馬遜長達 18 年的約 3500 萬條評論。數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品和用戶信息、評級和明文審查。

鏈接：https://snap.stanford.edu/data/web-Amazon.html

33. Google Books Ngrams：Google 書籍中的詞匯集合。

鏈接：https://aws.amazon.com/cn/datasets/google-books-ngrams/

34. Blogger Corpus：從 blogger . com 收集的 681288 篇博客文章。每個博客至少包含 200 個常用英語單詞。

鏈接：http://u.cs.biu.ac.il/~koppel/BlogCorpus.htm

35. Wikipedia Links data：維基百科全文。數(shù)據(jù)集包含 400 多萬篇文章中的近 19 億字。你可以根據(jù)單詞、短語或段落本身的一部分進行搜索。

鏈接：https://code.google.com/p/wiki-links/downloads/list

36. Gutenberg eBooks List：古騰堡計劃電子書注釋清單。

鏈接：http://www.gutenberg.org/wiki/Gutenberg:Offline_Catalogs

37. Hansards text chunks of Canadian Parliament：加拿大第 36 屆國會記錄 130 萬對文本。

鏈接：https://www.isi.edu/natural-language/download/hansard/

38. Jeopardy：機智問答節(jié)目 Jeopardy 中存檔的 20 多萬個問題。

鏈接：https://www.reddit.com/r/datasets/comments/1uyd0t/200000jeopardyquestionsinajsonfile/

39. SMS Spam Collection in English：由 5574 條英文短信垃圾郵件組成的數(shù)據(jù)集

鏈接：http://www.dt.fee.unicamp.br/~tiago/smsspamcollection/

40. Yelp Reviews：Yelp 發(fā)布的開放數(shù)據(jù)集包含 500 多萬條評論。

鏈接：https://www.yelp.com/dataset

41. UCI's Spambase：大型垃圾郵件數(shù)據(jù)集，可用于垃圾郵件過濾。

鏈接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spamb (https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase)

自動駕駛

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42. Berkeley DeepDrive BDD100k：目前最大的自動駕駛?cè)斯ぶ悄軘?shù)據(jù)集。包含 100000 多段視頻，內(nèi)容涉及一天中不同時間和天氣條件下 1100 多小時的駕駛體驗。注釋圖像來自紐約和舊金山地區(qū)。

鏈接：http://bdd-data.berkeley.edu/

43. Baidu Apolloscapes：百度 Apollo 計劃開放的大規(guī)模自動駕駛數(shù)據(jù)集。它定義了 26 個不同語義項目，如汽車、自行車、行人、建筑物、路燈等。

鏈接：http://apolloscape.auto/

44. Comma.ai：7 小時以上的公路行駛體驗。詳細信息包括車速、加速度、轉(zhuǎn)向角和 GPS 坐標。

鏈接：https://archive.org/details/comma-dataset

45. Oxford's Robotic Car：一年內(nèi)在英國牛津同一條路線重復 100 多次的行駛。數(shù)據(jù)集捕捉天氣、交通和行人的不同組合，以及建筑和道路工程等長期變化。

鏈接：http://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/

46. Cityscape Dataset：記錄 50 個不同城市街道場景的大型數(shù)據(jù)集。

鏈接：https://www.cityscapes-dataset.com/

47. CSSAD Dataset：該數(shù)據(jù)集可用于自主車輛的感知和導航。數(shù)據(jù)集在發(fā)達國家的道路上出現(xiàn)嚴重偏差。

鏈接：http://aplicaciones.cimat.mx/Personal/jbhayet/ccsad-dataset

48. KUL Belgium Traffic Sign Dataset：比利時佛蘭德區(qū)數(shù)以千計截然不同的超過 10000 個的交通標志標注。

鏈接：http://www.vision.ee.ethz.ch/~timofter/traffic_signs/

49. MIT AGE Lab：在 AgeLab 收集的 1000 多個小時的多傳感器驅(qū)動數(shù)據(jù)集樣本。

鏈接：http://lexfridman.com/carsync/

50. LISA: Laboratory for Intelligent & Safe Automobiles, UC San Diego Datasets：此數(shù)據(jù)集包括交通標志、車輛檢測、交通燈和軌跡模式。

鏈接：http://cvrr.ucsd.edu/LISA/datasets.html

原文鏈接：https://gengo.ai/articles/the-50-best-free-datasets-for-machine-learning/

【本文是51CTO專欄機構(gòu)“機器之心”的原創(chuàng)文章，微信公眾號“機器之心( id: almosthuman2014)”】

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