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本文為大家推薦一份高質量的數據集，都是用於機器學習的開放數據集。
在機器學習中，尋找數據集也是非常重要的一步。質量高或者相關性高的數據集對模型的訓練是非常有幫助的。
那麼用於機器學習的開放數據集有哪些呢？我們給大家推薦一份高質量的數據集，這些數據集或者涵蓋範圍廣泛（比如 Kaggle），或者非常細化（比如自動駕駛汽車的數據）。
首先，在搜索數據集時，在卡內基·梅隆大學有以下說法：
- 數據集不應混亂，因為你不希望花費大量時間清理數據。
- 數據集不應該有太多行或列，因此很容易使用。
- 數據越乾淨越好 —— 清洗大型數據集相當耗時。
- 數據可以解答一些有趣的問題。
數據集查找器
Kaggle：Kaggle是由聯合創始人、首席執行官安東尼·高德布盧姆（Anthony Goldbloom）2010年在墨爾本創立的，主要為開發商和數據科學家提供舉辦機器學習競賽、託管數據庫、編寫和分享代碼的平臺。該平臺已經吸引了80萬名數據科學家的關注。
在這個平臺中可以找到各種數據，從拉麵的評分、籃球數據，到西雅圖的寵物牌照應有盡有。
https://www.kaggle.com/UCI機器學習庫（UCI Machine Learning Repository）：這是網絡上最早的數據集來源之一，是尋找各種有趣數據集的第一選擇。雖然用戶提供的數據集的清潔度不太一樣，但絕大多數都是乾淨的。我們可以從 UCI 機器學習庫直接下載數據，無需註冊。
http://mlr.cs.umass.edu/ml/VisualData：在這裡計算機視覺數據集按類別分組，並且支持搜索查詢。
https://www.visualdata.io/公共政府數據集
Data.gov：在這裡可以下載到多個美國政府機構的數據。從政府預算到學校成績。但要注意的是，很多數據還有待進一步研究。
https://www.data.gov/食品環境地圖集（Food Environment Atlas）：當地的食物選擇如何影響美國飲食的數據。
https://catalog.data.gov/dataset/food-environment-atlas-f4a22學校系統財務狀況（School system finances）：這裡有美國學校系統財務狀況的調查。
https://catalog.data.gov/dataset/annual-survey-of-school-system-finances慢性病數據（Chronic disease data）：美國各地慢性病指標的數據。
https://catalog.data.gov/dataset/u-s-chronic-disease-indicators-cdi-e50c9美國國家教育統計中心（The US National Center for Education Statistics）：來自美國和世界各地的教育機構和教育人口統計數據。
https://nces.ed.gov/英國數據服務：英國最大的社會、經濟和人口數據收集機構。
https://www.ukdataservice.ac.uk/數據美國（Data USA）：全面的、可視化的美國公共數據。
http://datausa.io/金融和經濟
Quandl： 裡面有很多經濟和金融數據，你可以使用這些數據建立預測經濟指標或股價的模型。https://www.quandl.com/
世界銀行開放數據（World Bank Open Data）：涵蓋世界各地人口統計、大量經濟和發展指標的數據集。
https://data.worldbank.org/貨幣基金組織的數據（IMF Data）：國際貨幣基金組織公佈關於國際金融、債務率、外匯儲備、商品價格和投資的數據。
https://www.imf.org/en/Data英國金融時報金融時報市場數據（Financial Times Market Data：）：裡面有來自世界各地的最新金融市場信息，包括股票價格指數、商品和外匯。
https://markets.ft.com/data/谷歌趨勢（Google Trends）：觀察和分析有關互聯網搜索活動和世界各地新聞故事趨勢的數據。
http://www.google.com/trends?q=google&ctab=0&geo=all&date=all&sort=0美國經濟協會(AEA)：這裡你可以找到美國宏觀經濟的相關數據。
https://www.aeaweb.org/resources/data/us-macro-regional機器學習數據集
Labelme：數據集中包含大量有標註的圖像數據。
http://labelme.csail.mit.edu/Release3.0/browserTools/php/dataset.phpImageNet：是一個用於視覺對象識別軟件研究的大型可視化數據庫。超過1400萬的圖像URL被ImageNet手動註釋。根據 WordNet 層次結構來組織，其中層次結構的每個節點都由成百上千個圖像來描述。
http://image-net.org/LSUN：場景理解與許多輔助任務（房間佈局估計，顯著性預測等）
http://lsun.cs.princeton.edu/2016/MS COCO：通用圖像的理解和文字描述。
http://mscoco.org/COIL 100：在 360 度旋轉中以各個角度成像的 100 個不同的物體。
http://www1.cs.columbia.edu/CAVE/software/softlib/coil-100.php視覺基因組：非常詳細的視覺知識庫，配以0 萬張帶有文字描述的圖像。
http://visualgenome.org/谷歌的Open Images：“知識共享”（Creative Commons）下的900萬個圖像網址集合，已標註超過6,000個類別的標籤。
https://research.googleblog.com/2016/09/introducing-open-images-dataset.htmlLabelled Faces in the Wild：13,000個人臉標記圖像，用於開發涉及面部識別的應用程序。
http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
Stanford Dogs Dataset：包含20580張圖片和120個不同的狗品種類別。
http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/室內場景識別（Indoor Scene Recognition）：這是一個非常細化的數據集，由於大多數在“戶外”場景中表現良好的場景識別模型在室內表現不佳，因而這個數據集非常有用。內有 67 個室內類別，共 15,620 張圖像。
http://web.mit.edu/torralba/www/indoor.html情感分析
多域情感分析數據集（Multidomain sentiment analysis dataset）：一個比較有歷史的數據集，裡面還有一些來自亞馬遜的產品評論。
http://www.cs.jhu.edu/~mdredze/datasets/sentiment/IMDB： 影評，也是比較有歷史的二元情緒分類數據集、數據規模相對較小，裡面有 25,000 條電影評論。
http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/斯坦福情感樹銀行（Stanford Sentiment Treebank）：帶有情感註釋的標準情緒數據集。
http://nlp.stanford.edu/sentiment/code.htmlSentiment140：一個流行的數據集，它使用16萬條推文，並把表情等等符號剔除了。
http://help.sentiment140.com/for-students/Twitter 美國航空公司情緒數據集 (Twitter US Airline Sentiment)：自 2015 年 2 月以來美國航空公司的 Twitter 數據，分類為正面、負面和中性推文。
https://www.kaggle.com/crowdflower/twitter-airline-sentiment自然語言處理
安然數據集：裡面有安然集團高級管理層的電子郵件數據。
https://www.cs.cmu.edu/~./enron/
亞馬遜評論：裡面有3500萬條來自亞馬遜的評論，時間長度為18年。數據包括產品和用戶信息、評級等。
https://snap.stanford.edu/data/web-Amazon.htmlGoogle Books Ngram：來自Google書籍的詞彙集合。
https://aws.amazon.com/datasets/google-books-ngrams/博客語料庫：從blogger.com收集的681，288篇博客文章。每個博客至少包含200個常用的英語單詞。
http://u.cs.biu.ac.il/~koppel/BlogCorpus.htm維基百科鏈接數據（Wikipedia Links data）：維基百科全文。該數據集包含來自400多萬篇文章，近19億字。你可以對字、短語或段落本身的一部分進行搜索。
https://code.google.com/p/wiki-links/downloads/listGutenberg電子圖書列表：Project Gutenberg的附加註釋的電子書列表。
http://www.gutenberg.org/wiki/Gutenberg:Offline_Catalogs
加拿大議會的文本塊（Hansards text chunks of Canadian Parliament）：來自第36屆加拿大議會記錄的130萬對文本。
http://www.isi.edu/natural-language/download/hansard/危險邊緣 (Jeopardy)：來自問答遊戲節目《危險邊緣》(Jeopardy) 的超過 20 萬個問題的存檔。
http://www.reddit.com/r/datasets/comments/1uyd0t/200000_jeopardy_questions_in_a_json_file/英文SMS垃圾郵件收集（SMS Spam Collection in English）：包含5，574條英文垃圾郵件的數據集。
http://www.dt.fee.unicamp.br/~tiago/smsspamcollection/Yelp評論（Yelp Reviews）：Yelp發佈的一個開放數據集，包含超過500萬次評論。
https://www.yelp.com/datasetUCI的垃圾郵件庫（UCI’s Spambase）：一個大型垃圾郵件數據集，用於垃圾郵件過濾。
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase
自動駕駛
Berkeley DeepDrive BDD100k：這是目前最大的自動駕駛 數據集。裡面有超過 1,100 多個小時駕駛體驗的視頻，包含10 萬個在一天中不同時段以及在不同天氣條件下的數據。
http://bdd-data.berkeley.edu/百度 Apolloscapes：大型數據集，定義了26種不同的語義項，如汽車，自行車，行人，建築物，路燈等。
http://apolloscape.auto/Comma.ai：超過7個小時的高速公路駕駛視頻。裡面的數據包括汽車的速度、加速度、轉向角和GPS座標。
https://archive.org/details/comma-dataset城市景觀數據集：記錄50個不同城市的城市街道場景的大型數據集。
https://www.cityscapes-dataset.com/CSSAD數據集：包含自動車輛的感知和導航等數據，但著重於發達國家的道路。
http://aplicaciones.cimat.mx/Personal/jbhayet/ccsad-dataset麻省理工學院AGE實驗室（MIT AGE Lab:）：在AgeLab收集的1,000多小時多傳感器駕駛數據集的樣本。
http://lexfridman.com/automated-synchronization-of-driving-data-video-audio-telemetry-accelerometer/LISA：智能和安全汽車實驗室，加州大學聖地亞哥分校數據集：該數據集包括交通標誌，車輛檢測，交通信號燈和軌跡模式。
http://cvrr.ucsd.edu/LISA/datasets.html博世小型交通燈數據集（Bosch Small Traffic Light Dataset）：用於深入學習的小交通燈數據集。
https://hci.iwr.uni-heidelberg.de/node/6132Lara交通燈識別（LaRa Traffic Light Recognition）：巴黎交通燈的數據集。
http://www.lara.prd.fr/benchmarks/trafficlightsrecognitionWPI 數據集：交通燈、行人和車道檢測的數據集。
http://computing.wpi.edu/dataset.html— 完 —
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