机器学习、推荐系统常用数据集

本文列举了多个机器学习和推荐系统研究中常用的数据集来源,包括UCI、Kaggle、Amazon等,涵盖了音乐、电影、电商、书籍、游戏等多个领域的数据,适合进行算法训练和实验。

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机器学习、推荐系统有关数据集

在学习中整理了机器学习、推荐系统的一些数据集,希望可以对你有所帮助。

1.UCI
这是加州大学信息与计算机科学学院的一个数据库,包含了100多个数据集。
根据机器学习问题的类型对数据集进行分类。你可以找到单变量、多变量、分类、回归
或者是推荐系统的数据集。
地址:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

2.Kaggle数据集
地址:http://www.kaggle.com/datasets

3.计算机视觉数据集:
有大量的图像处理、计算机视觉或者是深度学习的数据集。
地址:https://www.visualdata.io

4.亚马逊数据集
包含多个不同领域的数据集,如:公共交通、生态资源、卫星图像等
地址:https://registry.opendata.aws

5.斯坦福大型网络数据集汇编
地址:

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