请介绍sklearn中的常用数据集

scikit-learn (sklearn) 是 Python 中常用的机器学习库之一，它内置了许多常用的数据集，可以用于机器学习的实践和学习。下面是 sklearn 中一些常用的数据集：

1. Iris（鸢尾花）数据集：这是一个经典的多分类问题数据集，包含了 3 类、每类 50 个实例，每个实例包含 4 个特征。

2. Wine（葡萄酒）数据集：这是另一个经典的多分类问题数据集，包含了 3 类葡萄酒的化学分析数据。

3. Breast Cancer Wisconsin（乳腺癌数据）数据集：这是一个二分类问题数据集，包含了乳腺肿瘤的良性和恶性的 569 个样本的特征。

4. Boston Housing（波士顿房价）数据集：这是一个回归问题数据集，包含了 506 个样本，每个样本包含了 13 个特征，预测目标是波士顿地区房屋的中位数价值。

5. MNIST 手写数字数据集：这是一个经典的图像分类问题数据集，包含了 70,000 张 28x28 像素大小的手写数字图像，每个图像都有一个标签，表示它所代表的数字。

6. CIFAR-10 数据集：这是一个图像分类问题数据集，包含了 60,000 张 32x32 像素大小的彩色图像，共分为 10 个类别。

7. Newsgroups 数据集：这是一个文本分类问题数据集，包含了 20 种不同主题的新闻文章，共有 18,846 个数据点。

以上是 sklearn 中一些常用的数据集，使用这些数据集可以帮助我们更好地理解和学习机器学习算法。

相关问题

sklearn的常用数据集以及它们的样本个数

sklearn中包含了许多常用的数据集，其中一些比较常用的数据集及其样本个数如下：

1. iris数据集：150个样本
2. digits数据集：1797个样本
3. wine数据集：178个样本
4. breast_cancer数据集：569个样本
5. diabetes数据集：442个样本
6. boston房价数据集：506个样本

这些数据集都是经典的机器学习数据集，可以用于训练和评估各种机器学习模型。使用sklearn加载这些数据集非常方便，可以通过sklearn.datasets模块中的load_*函数进行加载。

sklearn大样本数据集

对于大样本数据集，scikit-learn提供了一些适用于处理大量数据的算法和工具。下面列举几个常用的方法：

1. 随机梯度下降（SGD）：SGD是一种迭代优化算法，尤其适用于大规模数据集和高维数据集，比如文本分类和自然语言处理。scikit-learn提供了SGDClassifier和SGDRegressor类，可以用于分类和回归问题。

2. 基于核函数的支持向量机（SVM）：SVM是一种非常强大的分类算法，可以用于线性和非线性分类问题。scikit-learn提供了LinearSVC和SVC类，可以用于线性和非线性分类问题。

3. 随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法，可以用于分类和回归问题。它能够处理大量的数据，并且对于高维数据集也有很好的表现。scikit-learn提供了RandomForestClassifier和RandomForestRegressor类，可以用于分类和回归问题。

除此之外，scikit-learn还提供了一些其他的工具和算法，比如MiniBatchKMeans、IncrementalPCA和SparsePCA等，可以用于处理大规模和高维数据集。