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蜡炬教育:AI程序员如何获取大量的开源数据,用于实践练习

日期:2019-06-11

蜡炬教育:AI程序员如何获取大量的开源数据,用于实践练习

  原标题:蜡炬教育:AI程序员如何获取大量的开源数据,用于实践练习  很多大数据、机器学习、人工智能的初学者都需要大量的数据去进行练习,因为之前从未深度接触过相关领域,很难找到合适的练习数据,今天蜡炬教育的老师就给大家推荐几个开源的数据集网站。     一、比较简单的数据集网站  ,这个是美国政府的公开数据网站,包含了来自气候、教育、能源、金融等领域的19万多的数据集。

  ,这个是世界银行的开放数据网站,提供了世界发展指数、教育指数等几大类数据集。

  二、大型数据集网站  AmazonWebServices(AWS)datasets,亚马逊提供完整的安然电子邮件、GoogleBooksn-gram,NASANEX,百万歌曲等数据集,你可以在亚马逊平台使用也可以在本地计算机上使用。

  Googledatasets  谷歌为广大开发者提供了一些数据集作为其BigQuery工具的一部分,包括GiHub公共资料库和  HackerNews的所有故事和评论。

  三、预测建模与机器学习数据集  UCIMachineLearningRepository  UCI机器学习库是当下最受欢迎的数据库,其包括了各种各样的数据集。 比如空气质量、GPS轨迹等  大型数据集。

  Kaggle  Kaggle推出了一个数据收集平台,人们可以自发贡献数据,现在总共有350多个数据集,其中有超过  200个是特征数据集。

  四、图像分类数据集  TheMNISTDatabase  当下国内外最热门的图像识别数据库,主要为手写数字。

包括6万个示例和1万个示例的测试集。   Chars74K  该数据集包括自然图像中的字符识别,包含74,000个图像。   FrontalFaceImages  这个数据集主要是是由CMU&MIT收集的正面人脸图像。

  五、文本分类数据集  MovieReviewData  这个数据集网站提供了一席勒电影评论文件,其中标注了用户的总体情绪极性(正面或负面)或主观评  价和对其主观性地位(主观或客观)或极性的标签  蜡炬教育授课老师表示,通过以上数据集网站,即使是一个初学者也可以轻松找到需要的练习数据。

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