分类问题是一种常见的机器学习任务，它要求算法根据已有的标签数据来预测新数据的标签。分类问题广泛应用于图像识别、自然语言处理、医疗诊断等领域。在机器学习中，我们通常使用数据集来进行模型的训练和测试。
数据集是由已知标签的数据组成的集合，这些数据可以是图像、文本、音频等不同类型的数据。分类问题的数据集通常由正例和负例组成，正例是指带有标签的数据，而负例则是指没有标签的数据。在分类问题的训练过程中，机器学习算法会学习从输入特征到标签的映射关系，从而能够对新的数据进行分类。 下面介绍几个常用的分类问题数据集：
1. MNIST手写数字数据集：该数据集由美国国家标准与技术研究院（NIST）收集，包含了大量的手写数字图片和对应的标签。这些图片的大小为28x28像素，每个像素的值在0-255之间。该数据集的标签包括了0-9之间的数字，是分类问题中非常经典的数据集之一。
2. CIFAR-10数据集：该数据集由加拿大高等研究院（CIFAR）收集，包含了10个类别的60000张32x32像素的彩色图片和对应的标签。这些图片涵盖了飞机、汽车、鸟类等10个不同类别的对象。该数据集的标签包括了每个图片所属的类别，是图像分类问题中常用的大型数据集之一。
3. IMDB电影评论数据集：该数据集由美国加州大学伯克利分校收集，包含了大量电影评论文章和对应的标签。这些文章是由影评人撰写的关于电影的评论，每篇文章都有一个对应的情感标签（正面或负面）。该数据集的标签包括了每个文章的情感极性，是文本分类问题中常用的大型数据集之一。
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