从Kaggle、UCI Machine Learning Repository等平台中选定一个数据集，包括数据集介绍，数据类型，数据量等基本信息。

好的，下面给你介绍一些从Kaggle、UCI Machine Learning Repository等平台中选定的常见数据集。

1. Titanic: Machine Learning from Disaster（Kaggle）
该数据集包含有关泰坦尼克号乘客的信息，包括乘客的姓名、性别、年龄、票价等等。目标是根据乘客的特征预测他们是否在灾难中幸存下来。该数据集包含891个训练样本和418个测试样本。

2. Wine Quality（UCI Machine Learning Repository）
该数据集包含红葡萄酒和白葡萄酒的化学特征，例如酸度、酒精含量、pH值等等。目标是根据化学特征预测酒的质量评分。该数据集包含4898个样本。

3. Fashion MNIST（Kaggle）
该数据集包含10个类别的时尚商品图片，包括T恤、裤子、衬衫等等。目标是根据图片预测它所属的类别。该数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。

4. Boston Housing（UCI Machine Learning Repository）
该数据集包含波士顿地区的房屋价格和房屋属性信息，例如房龄、房间数量、犯罪率等等。目标是根据房屋属性预测房屋价格。该数据集包含506个样本。

以上是一些常见的数据集，它们包含了不同类型的数据，可以用于不同的机器学习任务。如果你需要更多的数据集，可以在Kaggle、UCI Machine Learning Repository等平台上进行搜索。