64000张汽车图片，再也没有理由说做汽车项目没有数据了

'Make', 'Model', 'Year', 'MSRP', 'Front Wheel Size (in)', 'SAE Net Horsepower @ RPM',
'Displacement', 'Engine Type', 'Width, Max w/o mirrors (in)', 'Height, Overall (in)',
'Length, Overall (in)', 'Gas Mileage', 'Drivetrain', 'Passenger Capacity', 'Passenger Doors',
'Body Style'

并且根据这些参数来对图像进行命名，比如说名为Audi_A5_2013_43_18_210_20_4_73_54_182_24_FWD_4_2_Convertible_eUH.jpg的图片，代表的就是这样一辆车：

数据集下载链接：

https://drive.google.com/open?id=1TQQuT60bddyeGBVfwNOk6nxYavxQdZJD

可以说小哥爬的数据是相当用心了，其实在网上还有很多好的机器学习数据集，需要大家去慢慢探索，文摘菌也给大家再推荐一些可以找到好的数据集的网站。

Kaggle数据集:

www.kaggle.com/datasets

亚马逊数据集：

registry.opendata.aws

UCI机器学习库：

谷歌的数据集搜索引擎：

toolbox.google.com/datasetsearch

微软数据集：

Awesome公共数据集：

计算机视觉数据集：

2020年机器都在日夜学习了，数据集也给你准备好了，赶紧开始你的机器学习之旅吧！

实习/全职编辑记者招聘ing

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