Python是一種廣泛使用的編程語言，具有易讀易學(xué)和功能強(qiáng)大的特點(diǎn)，因此被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、人工智能等領(lǐng)域。在Python中，常用的數(shù)據(jù)集可以方便的為我們提供大量的實(shí)際數(shù)據(jù)以用于分析研究。

下面是一些常用的Python數(shù)據(jù)集：

1. MNIST 手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集
from sklearn.datasets import fetch_mldata
mnist = fetch_mldata('MNIST original')
X, y = mnist.data, mnist.target
2. IMDB 電影評(píng)論數(shù)據(jù)集
from keras.datasets import imdb
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data()
3. CIFAR-10 圖像分類數(shù)據(jù)集
from keras.datasets import cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
4. Wine 數(shù)據(jù)集
from sklearn.datasets import load_wine
X,y = load_wine(return_X_y=True)
5. Iris 數(shù)據(jù)集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

上述數(shù)據(jù)集中，MNIST數(shù)據(jù)集為手寫數(shù)字的數(shù)據(jù)集，IMDB數(shù)據(jù)集包含電影評(píng)論的情感極性評(píng)價(jià)，CIFAR-10是10個(gè)分類的物體圖像數(shù)據(jù)集。Wine數(shù)據(jù)集包含13個(gè)不同的特征，用于分類不同類型的葡萄酒。而Iris數(shù)據(jù)集則是一個(gè)常用的分類練習(xí)數(shù)據(jù)集，包含三種鳶尾花的數(shù)據(jù)。

在Python中使用這些常用數(shù)據(jù)集，不僅方便了我們對(duì)數(shù)據(jù)的掌握和研究，同時(shí)也使得機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)變得更加準(zhǔn)確和高效。