http://moreno.ss.uci.edu/data.html

http://archive.ics.uci.edu/ml/

海量数据（又称大数据）已经成为各大互联网企业面临的最大问题，如何处理海量数据，提供更好的解决方案，是目前相当热门的一个话题。类似MapReduce、 Hadoop等架构的普遍推广，大家都在构建自己的大数据处理，大数据分析平台。 

相应之下，目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多，此类人才可谓炙手可热！越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接触到，或者有机会去处理海量数据的，所以就需要一些公开的海量数据集来研究。 

在Quora上有人就问到，如何获取海量数据集。此问题得到了很多人的关注。具体可以看看回答，数据集的种类多种多样，有化学分析，基因遗传等等，从中你肯定能得到自己想要个数据集。 
Where can I get large datasets open to the public? 

首先说说几个收集数据集的网站： 
1、Public Data Sets on Amazon Web Services (AWS) 
http://aws.amazon.com/datasets 
Amazon从2008年开始就为开发者提供几十TB的开发数据。 

2、Yahoo! Webscope 
http://webscope.sandbox.yahoo.com/index.php 

3、Konect is a collection of network datasets 
http://konect.uni-koblenz.de/ 

4、Stanford Large Network Dataset Collection 
http://snap.stanford.edu/data/index.html 

再就是说说几个跟互联网有关的数据集： 
1、Dataset for "Statistics and Social Network of YouTube Videos" 
http://netsg.cs.sfu.ca/youtubedata/ 

2、1998 World Cup Web Site Access Logs 
http://ita.ee.lbl.gov/html/contrib/WorldCup.html 
这个是1998年世界杯期间的数据集。从1998/04/26 到 1998/07/26 的92天中，发生了 1,352,804,107次请求。 

3、Page view statistics for Wikimedia projects 
http://dammit.lt/wikistats/ 

4、AOL Search Query Logs - RP 
http://www.researchpipeline.com/mediawiki/index.php?title=AOL_Search_Query_Logs 

5、livedoor gourmet 
http://blog.livedoor.jp/techblog/archives/65836960.html 

海量图像数据集： 
1、ImageNet 
http://www.image-net.org/ 
包含1400万的图像。 

2、Tiny Images Dataset 
http://horatio.cs.nyu.edu/mit/tiny/data/index.html 
包含8000万的32x32图像。 

3、 MirFlickr1M 
http://press.liacs.nl/mirflickr/ 
Flickr中的100万的图像集。 

4、 CoPhIR 
http://cophir.isti.cnr.it/whatis.html 
Flickr中的1亿600万的图像 

5、SBU captioned photo dataset 
http://dsl1.cewit.stonybrook.edu/~vicente/sbucaptions/ 
Flickr中的100万的图像集。 

6、Large-Scale Image Annotation using Visual Synset(ICCV 2011) 
http://cpl.cc.gatech.edu/projects/VisualSynset/ 
包含2亿图像 

7、NUS-WIDE 
http://lms.comp.nus.edu.sg/research/NUS-WIDE.htm 
Flickr中的27万的图像集。 

8、SUN dataset 
http://people.csail.mit.edu/jxiao/SUN/ 
包含13万的图像 

9、MSRA-MM 
http://research.microsoft.com/en-us/projects/msrammdata/ 
包含100万的图像，23000视频 

10、TRECVID 
http://trecvid.nist.gov/ 

Stack Overflow Dump Files 
7.3G stackoverflow.com-Posts.7z 
573.1K stackoverflow.com-Tags.7z 
153.0M stackoverflow.com-Users.7z 
2.2G stackoverflow.com-Comments.7z 

截止目前好像还没有国内的企业或者组织开放自己的数据集。希望也能有企业开发自己的数据集给研究人员使用，从而推动海量数据处理在国内的发展！ 

2014/07/07 雅虎发布超大Flickr数据集 1亿的图片+视频 
http://yahoolabs.tumblr.com/post/89783581601/one-hundred-million-creative-commons-flickr-images-for 

100多个有趣的数据集 
http://www.csdn.net/article/2014-06-06/2820111-100-Interesting-Data-Sets-for-Statistics

机器学习算法需要作用于数据，而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适，而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据，会分析数据很重要。本文作为学习研究数据系列博文的开篇，列举了4个最流行的机器学习数据集。

Iris

Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

Adult

该数据从美国1994年人口普查数据库抽取而来，可以用来预测居民收入是否超过50K$/year。该数据集类变量为年收入是否超过50k$，属性变量包含年龄，工种，学历，职业，人种等重要信息，值得一提的是，14个属性变量中有7个类别型变量。

Wine

这份数据集包含来自3种不同起源的葡萄酒的共178条记录。13个属性是葡萄酒的13种化学成分。通过化学分析可以来推断葡萄酒的起源。值得一提的是所有属性变量都是连续变量。

Car Evaluation

这是一个关于汽车测评的数据集，类别变量为汽车的测评，（unacc，ACC，good，vgood）分别代表（不可接受，可接受，好，非常好），而6个属性变量分别为「买入价」，「维护费」，「车门数」，「可容纳人数」，「后备箱大小」，「安全性」。值得一提的是6个属性变量全部是有序类别变量，比如「可容纳人数」值可为「2，4，more」，「安全性」值可为「low, med, high」。

小结

通过比较以上4个数据集的差异，简单地总结：当需要试验较大量的数据时，我们可以想到「Adult」；当想研究变量之间的相关性时，我们可以选择变量值只为整数或实数的「Iris」和「Wine」；当想研究logistic回归时，我们可以选择类变量值只有两种的「Adult」；当想研究类别变量转换时，我们可以选择属性变量为有序类别的「Car Evaluation」。更多的尝试还需要对这些数据集了解更多才行。

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