机器学习公开训练数据集是供研究人员、学生和开发者使用的数据集，用于构建和评估机器学习模型。这些数据集通常由研究机构、大学或公司创建，并且在合适的许可下向公众开放。它们可以涵盖各种领域和任务，如图像分类、目标检测、自然语言处理、语音识别等。

        以下是一些常见的公开机器学习训练数据集：

1. MNIST：手写数字图像数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。

2. CIFAR-10 和 CIFAR-100：包含10个和100个类别的彩色图像数据集，每个数据集都有50,000个训练样本和10,000个测试样本。

3. ImageNet：大规模图像数据集，包含超过100万个图像，涵盖1000个类别。

4. COCO（Common Objects in Context）：目标检测和图像分割数据集，包含大量图像和标注信息，用于对象识别、分割和关键点检测等任务。

5. UCI Machine Learning Repository：一个包含各种机器学习数据集的在线仓库，涵盖了各种领域和任务，包括分类、回归、聚类等。

6. IMDB Movie Review 数据集：包含来自互联网电影数据库（IMDB）的电影评论文本，用于情感分析和文本分类任务。

7. Reuters-21578 数据集：包含来自路透社的新闻文本，用于文本分类任务。

8. Enron 数据集：包含来自 Enron 公司的电子邮件数据，可用于文本挖掘和垃圾邮件分类等任务。

9. Adult 数据集：包含关于成年人的个人信息和收入水平的数据，用于分类任务和收入预测。

        这些数据集广泛用于机器学习的训练、评估和研究。它们具有不同的规模、领域和任务，适用于各种机器学习算法和应用场景。可以通过公开的数据集库、机器学习竞赛平台和相关论文中获取这些数据集的详细信息和下载链接。

        使用Scikit-learn库加载和使用一些著名的机器学习公开训练数据集的示例代码：

1、MNIST 数据集：

from sklearn.datasets import fetch_openml

# 加载 MNIST 数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)

# 提取特征和标签
X, y = mnist['data'], mnist['target']

# 显示数据集大小
print("MNIST 数据集大小：", X.shape, y.shape)

2、CIFAR-10 数据集：

from sklearn.datasets import fetch_openml

# 加载 CIFAR-10 数据集
cifar = fetch_openml('CIFAR_10', version=1)

# 提取特征和标签
X, y = cifar['data'], cifar['target']

# 显示数据集大小
print("CIFAR-10 数据集大小：", X.shape, y.shape)

3、Iris 数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载 Iris 数据集
iris = load_iris()

# 提取特征和标签
X, y = iris['data'], iris['target']

# 显示数据集大小
print("Iris 数据集大小：", X.shape, y.shape)

另外，可以通过以下途径来获取最新的机器学习公开训练数据集：

1. Kaggle：Kaggle 是一个著名的数据科学竞赛平台，提供了大量的公开数据集供研究和竞赛使用。你可以在 Kaggle 的数据集页面（https://www.kaggle.com/datasets）浏览和搜索最新的数据集。

2. UCI Machine Learning Repository：UCI Machine Learning Repository 是一个经典的机器学习数据集库，提供了各种各样的公开数据集。你可以访问他们的网站（https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php）查看最新的数据集列表。

3. 数据科学社区和论坛：参与数据科学社区和论坛，如 Reddit 的 /r/MachineLearning、Kaggle 的讨论板块、Stack Overflow 等，与其他数据科学从业者和研究者交流，了解他们正在使用和分享的最新数据集。

4. 学术论文和会议：定期关注机器学习领域的学术论文和会议，如 NeurIPS、ICML、CVPR 等，这些会议通常会公开发布一些新的数据集供学术研究和评估使用。