随着大数据时代的到来，数据分析和机器学习已经成为许多领域不可或缺的一部分。而在这些领域中，数据集是进行训练和测试的重要资源。为了方便数据分析和机器学习项目的开发，已经有许多公开的数据集资源可以供大家免费使用。 在这些公开的数据集资源中，Kaggle、UCI机器学习存储库、Google 数据集搜索、AWS 公开数据集、数据集之家、数据堂、数据派等资源提供了大量涵盖不同领域和不同规模的数据集，涉及到的领域包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、社交网络分析、金融、医疗等。 这些数据集的使用可以帮助数据科学家和机器学习从业者更好地进行训练和测试，提高模型的准确性和鲁棒性。同时，这些数据集也可以为初学者提供一些实践的机会，帮助他们掌握数据分析和机器学习的相关技能。 因此，数据科学领域资源汇总：数据集搜索平台+机器学习+公开数据集+为数据分析和机器学习项目提供免费数据资源的主题非常适合用于数据科学和机器学习的毕业设计，让学生们有机会深入研究和使用这些公开数据集资源，探索数据分析和机器学习的更多可能性。

包括LIP、CIHP与ATR三个数据集，其中ATR包括ICCV15_fashion_dataset(ATR)，有JPEGImages和SementationClassAug两个部分；LIP包括Testing_images.zip、Train_parsing_reversed_labels.zip、TrainVal_images.zip、TrainVal_parsing_annotations.zip和TrainVal_pose_annotations.zip五个数据包；CIHP包括instance-level_human_parsing，有testing、training和Validations三个部分的数据集和human_colormap.mat。

mpeg公开数据集redandblack-viewdep-vox12

网络安全最经典的公开数据集KDD99，利用KDD99数据集可以开展基于机器学习的网络入侵方法的验证

PubFig 数据集分为两部分： 开发集包含60 个人的图像。开发算法时应使用此数据集，以避免在评估集上过度拟合。此列表和评估集之间没有重叠，此集合与LFW数据集中的人之间也没有重叠。 评估集包含其余140 个人的图像。这是您可以在其上评估算法以查看其性能的数据集。 详细内容请访问该网站：https://www.cs.columbia.edu/CAVE/databases/pubfig/download/

数据挖掘：时序模型数据（公开数据集）

记录两个IQA读库代码，可以读取大部分公开数据集

基于公开数据集的模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于公开数据集的模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于公开数据集的模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf

汽车公共数据集，训练模型，用于车辆识别，车型分类。使用提供的2000张，标注了10类汽车的车辆场景分类的高分辨率图片。标签信息： bus,taxi,truck,family sedan,minibus,jeep,SUV,heavy truck,racing car,fire engine.

用于视网膜的分割，亲测运行过没有问题。 DRIVE数据集的训练集和验证集‘1st_manual’ 并未被官方提供，但我提供了分为training.zip和test.zip。 CHASE DB1 的训练集和验证集也提供了chase_db1.zip HRF数据集:下载 healthy.zip glaucoma.zip, diabetic_retinopathy.zip, healthy_manualsegm.zip, glaucoma_manualsegm.zip 以及 diabetic_retinopathy_manualsegm.zip 。 在mmsegmentation这个架构里面可以直接运行，mmsegmentation架构不会使用的在浏览器搜索教程 使用时记得转换格式，首先创建data 如python tools/convert_datasets/drive.py data/training.zip data/test.zip python tools/convert_datasets/chase_db1.py data/CHASEDB1.zip