总共没有。在scikit-learn中达到极限的迭代次数

在scikit-learn中，达到极限的迭代次数是指在使用迭代算法进行模型训练时，达到预先设定的最大迭代次数。迭代算法是一种通过反复迭代来逐步优化模型参数的方法。

在scikit-learn中，一些机器学习算法使用迭代算法进行模型训练，例如逻辑回归、支持向量机等。这些算法通常会设定一个最大迭代次数，当达到该次数时，算法会停止迭代并返回当前的模型参数。

达到极限的迭代次数可能会导致模型训练不收敛或者收敛速度较慢。为了解决这个问题，可以调整迭代次数的设定，增加最大迭代次数，或者使用其他优化算法。

以下是一些常见的scikit-learn算法中的迭代次数参数和推荐的腾讯云相关产品：

1. 逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归算法中的迭代次数参数为"max_iter"，可以通过增加该参数的值来增加最大迭代次数。腾讯云相关产品推荐：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiems）
2. 支持向量机（Support Vector Machine）：支持向量机算法中的迭代次数参数为"max_iter"，可以通过增加该参数的值来增加最大迭代次数。腾讯云相关产品推荐：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiems）
3. 线性回归（Linear Regression）：线性回归算法中通常不涉及迭代次数的设定，因为可以直接求解闭式解。腾讯云相关产品推荐：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiems）

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行决策。