20 百度ApolloScape数据集
BaiduApolloScape 数据集是一个大规模自动驾驶数据集，其中包含在各种天气条件下收集的超过 100 小时的驾驶数据。数据包括有关交通、道路状况和驾驶员行为的信息。
这些只是当今可用的 20 个最佳免费机器学习数据集。有这么多可供选择，您一定能找到一个最适合您需求的数据集。所以开始您的下一个项目并利用那里的所有免费数据吧！
百度ApolloScape数据集
定制机器学习数据集
只有当数据具体且与主题相关时，数据集才会对您的机器学习模型有益。通用开源数据集可能不包含您训练模型所需的信息。因此，您可以考虑的一个选择是构建自己的机器学习数据集。
您可以期待：
自定义机器学习数据集的一个重要优势是，您可以将数据划分为特定组，从而定制算法。创建自定义数据集时，重要的是确保您的算法不会过度拟合数据，这意味着它可以适应新数据并做出预测。
机器学习是一种强大的工具，可用于提高业务流程的性能。但是，如果没有正确的数据，入门可能会很困难。这就是定制机器学习数据集发挥作用的地方。这些数据集是根据您的需求量身定制的，因此您可以立即开始使用机器学习。
数据可定制，并可按需提供。您不再需要满足不符合您确切需求的预打包数据集。现在可以请求其他数据或自定义列。您还可以指定数据的格式，以便在您首选的软件平台上轻松使用。
获取数据集之前需要考虑的事项
对于机器学习来说，数据是关键。数据越多，模型的性能就越好。然而，并非所有数据都是平等的。在为机器学习项目获取数据集之前，您需要考虑以下几点：
机器学习数据清单旁边的人
在获取数据集之前，仔细规划您的项目。
数据目的：并非所有数据集都是一样的。有些数据集是为研究目的而设计的，而另一些数据集则用于生产应用。确保您获取的数据集适合您的需求。
数据类型和质量：并非所有数据的质量都相同。确保数据集包含与您的项目相关的高质量信息。
与您的项目相关：数据集可能非常庞大且复杂，因此请确保数据与您的特定项目相关。例如，如果您正在开发面部识别系统，请不要购买仅包含汽车和动物的图像数据集。
对于机器学习来说，“一刀切”这句话尤其正确。因此，我们提供根据您的特定业务需求量身定制的数据集。
什么为您的机器学习项目构成了良好的数据集？
好的机器学习数据集具有几个关键特征：足够大，具有代表性，质量高，并且与手头的任务相关。
适合机器学习的数据集的特征
适合机器学习的数据集的特征
数量很重要，因为您需要足够的数据来正确训练算法。质量很重要，可以避免数据中出现偏差和盲点问题。如果您没有足够的高质量数据，则可能会出现模型过度拟合的风险 - 即在现有数据上训练模型效果过好，以至于在应用于新示例时效果不佳。在这种情况下，向数据科学家寻求建议总是一个好主意。相关性和覆盖范围是收集数据时要考虑的关键因素。尽可能使用实时数据，以避免数据中出现偏差和盲点问题。
总结一下：一个好的机器学习数据集包含结构适当的变量和特征，噪音最小（没有不相关的信息），可扩展到大量数据点，并且易于使用。
如何划分ML数据集？
培训、验证和测试
机器学习数据集分为训练集、验证集和测试集。机器学习通常使用这些数据集来教算法如何识别数据中的模式。
机器学习中的训练数 意大利消费者手机号码列表 据集是帮助算法寻找什么以及在其他数据集中看到时如何识别它的数据。
验证集是可用来测试算法的已知良好数据的集合。
测试集是未知良好数据的最终集合，您可以据此衡量性能并进行调整。
机器学习项目的快速提示
确保机器学习的所有数据都标记正确。这包括模型的输入和输出变量。
训练模型时避免使用不具代表性的样本。
使用各种数据集来有效地训练您的模型。 |
