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经典的鸢尾花（Iris）数据集 数据集内共包含3类鸢尾花的150条记录，每类花有 50 条数据；每条记录都有 4 个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度

CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片：飞机（ a叩lane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。图片的尺寸为 32×32 ，数据集中一共有 50000 张训练圄片和 10000 张测试图片。 与 MNIST 数据集中目比， CIFAR-10 具有以下不同点： • CIFAR-10 是 3 通道的彩色 RGB 图像，而 MNIST 是灰度图像。 • CIFAR-10 的图片尺寸为 32×32， 而 MNIST 的图片尺寸为 28×28，比 MNIST 稍大。 • 相比于手写字符， CIFAR-10 含有的是现实世界中真实的物体，不仅噪声很大，而且物体的比例、 特征都不尽相同，这为识别带来很大困难。 直接的线性模型如 Softmax 在 CIFAR-10 上表现得很差。

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简单介绍机器学习的一些基础知识，然后通过一些经典案例：鸢尾花分类问题、波士顿房价预测问题、手写数字识别等详细介绍Scikit-learn的使用，非常适合初学者。

关于少量数据的多分类问题-附件资源

有关多标签的分类问题，有很多相应的代码，适合不懂的初学者去学习