以下是一些从网络上搜集的常用的 开源数据集，可用于机器学习任务，涵盖多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、医学等。
通用数据集
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UCI Machine Learning Repository：包含多个任务的数据集（分类、回归、聚类）。
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Kaggle Datasets：丰富的开源数据集，包括结构化数据、文本、图片和音频数据。
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Google Dataset Search：搜索引擎，可搜索全球范围内的公开数据集。
图像和计算机视觉
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MNIST 手写数字识别的经典数据集。
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CIFAR-10/100 包括 10 类或 100 类的彩色图像，常用于图像分类任务。
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COCO (Common Objects in Context) 用于图像分割、目标检测和关键点检测的复杂数据集。
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ImageNet：包含超过 1000 类类别的大规模图像分类数据集，是深度学习研究的重要基准。
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Open Images Dataset：一个大型数据集，适合图像分类、物体检测和分割任务。
自然语言处理 (NLP)
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IMDB Movie Reviews：用于情感分析的电影评论数据集。
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SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)：用于阅读理解和问答系统任务。
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Common Crawl ：超大规模的网页爬取数据集，用于语言模型训练。
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GloVe：预训练的词向量，可用于词嵌入。
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The Wikipedia Corpus：包含 Wikipedia 文章数据，用于文本生成和主题建模。
时间序列和金融
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Yahoo Finance ：提供股票、基金和市场的历史数据。
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PhysioNet ：医疗领域的时间序列数据集，如心电图数据。
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UCI Electricity Load Dataset：电力负载预测的时间序列数据。
推荐系统
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MovieLens：电影评分数据集，用于推荐系统研究。
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Goodbooks-10k：包含图书评分和评论的数据。
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Jester Dataset：用于个性化推荐的笑话数据集。
医学和生物信息学
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MIMIC-III：ICU 电子病历数据，用于医学文本分析和预测任务。
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Kaggle RSNA Medical Datasets：医学影像数据，包括 X 射线图像和标签。
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Human Genome Project：包含基因组序列和相关数据。
声音与语音
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LibriSpeech：英语演讲音频数据集，常用于语音识别。
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VoxCeleb：用于说话人识别的音频数据集。
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Free Spoken Digit Dataset：用于简单语音识别任务。
地理空间和遥感
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Landsat Satellite Data：NASA 提供的地球遥感图像。
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OpenStreetMap：提供地理信息数据，可用于路径规划、地图可视化等。
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Sentinel-2：欧洲航天局的地球观测数据。