对于机器学习来说，数据是关键。没有数据，就无法训练模型，也无法获得洞察力。值得庆幸的是，您可以从许多来源获得免费的机器学习数据集。深入了解为机器学习准备数据的复杂性，包括人工智能训练的过程，可以提供有价值的见解。找到最有用的开源数据集，并了解在获取数据集之前要注意什么。
我可以在哪里获取机器学习的数据？
说到机器学习数据 (ML 数据)，有许多不同的来源可用于机器学习数据集。最常见的来源包括：
- 学术及研究机构
- 科技公司
- 政府 whatsapp 数据 和公共部门
- 云服务提供商
- 开源社区
- 企业和行业特定平台
- 人工智能（AI）生成的数据
- 个人爱好者在线收集和分享数据
需要注意的一件重要事情是，数据的格式会影响使用数据集的难易程度。可以使用不同的文件格式来收集数据，但并非所有格式都适合机器学习模型。示例：文本文件易于阅读，但它们不包含有关正在收集的变量的信息。另一方面，CSV 文件（逗号分隔值）将文本和数字信息放在一个位置，方便机器学习模型使用。要进一步了解 情绪分析为何重要？ 据预处理如何在使数据集与机器学习模型更兼容方面发挥关键作用，请访问我们关于数据预处理的详细指南。
示例：
文本文件易于阅读，但它们不包含有关所收集变量的信息。另一方面，CSV 文件（逗号分隔值）将文本和数字信息放在一个位置，这使其方便机器学习模型使用。
当数据集由不同的人手动更新时，确保数据集的格式一致性也很重要。这可以防止使用随时间更新的数据集时出现不一致的情况。为了让您的机器学习模型准确，您需要高质量、一致的输入数据！
查找以下前 20 个免费机器学习数据集。并详细了解如何选择适合您目的的数据集。
前 20 个免费机器学习数据集
用于训练的数据越多越好，但仅有数据是不够的。确保数据集与手头的任务相关且质量高也同样重要。对于那些深入研究金融领域机器学习的复杂世界的人来说，确保数据的相关性和质量至关重要。探索机器学习在金融领域的应用可以为如何为金融模型有效选择和利用数据集提供宝贵的见解。
为了省去您筛选所有选项的麻烦，我们编制了一份机器学习前 20 个免费数据集的列表。
开放数据集
开放数据集平台上的数据集可与许多流行的机器学习框架一起使用。这些数据集组织良好且定期更新，对于任何寻找高质量数据的人来说都是宝贵的资源。
1. Kaggle 数据集
如果您正在寻找高质量的数据集来训练模型，那么 Kaggle 就是您的不二之选。这里有超过 1TB 的可用数据，并且由一个积极参与的社区不断更新，该社区贡献新代码或输入文件来帮助塑造平台，您很难找不到所需的东西！
Kaggle 数据集
＃2 UCI 机器学习库
UCI 机器学习存储库是一个著名的数据集来源，其中包含机器学习社区中流行的各种数据集。该项目生成的数据集质量很高，可用于各种任务。用户贡献的性质意味着并非每个数据集都是 100% 干净的，但大多数数据集都经过精心策划，以满足特定需求，而不会出现重大问题。
UCI 机器学习库
3. AWS 公共数据集
如果您正在寻找可与 AWS 服务一起使用的 邮寄线索 大型数据集，那么 AWS 公共数据集存储库就是您的最佳选择。在这里，数据集围绕特定用例进行组织，并预装了与 AWS 平台集成的工具。AWS Open Data Registry 的一个主要优势是其用户反馈功能，该功能允许用户添加和修改数据集。
AWS 公共数据集
4. Google 数据集搜索
Google 的数据集搜索是一个相对较新的工具，它可以轻松找到数据集，无论其来源如何。数据集根据各种元数据进行索引，让您轻松找到所需内容。虽然选择不如此列表中的其他选项那么丰富，但它每天都在增长。