机器学习/数据挖掘/深度学习数据集—综合数据集

UCI数据集

UCI数据集中包括了众多用于监督式和非监督式学习的数据集,数量大概400多个,其中很多数据集在其他众多数据工具中被反复引用,例如Iris、Wine、Adult、Car Evaluation、Forest Fires等。

每个数据集中都有关于数据实例数、数据产生领域、值域分布、特征数量、数据产生时间、模型方向、是否有缺失值等详细数据介绍,可用于分类、回归、聚类、时间序列、推荐系统等。 继续阅读

机器学习/数据挖掘/深度学习数据集—图像和视频数据集

MNIST数据集

机器学习领域内用于手写字识别的数据集,数据集中包含6个万训练集、10000个示例测试集。,每个样本图像的宽高为28*28。这些数据集的大小已经归一化,并且形成固定大小,因此预处理工作基本已经完成。在机器学习中,主流的机器学习工具(包括sklearn)很多都使用该数据集作为入门级别的介绍和应用。

推荐度:★★★,推荐应用方向:机器学习入门 继续阅读