有哪些机器学习基准？

机器学习基准是一种评估机器学习算法性能的方法，它通常包括一组预定义的数据集和评估指标，以便研究人员和开发人员可以比较不同算法的性能。以下是一些常见的机器学习基准：

1. MNIST数据集：MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本。它被广泛用于评估图像分类算法的性能。
2. CIFAR-10数据集：CIFAR-10数据集是一个包含60000个32x32彩色图像的数据集，其中有50000个训练样本和10000个测试样本。它被广泛用于评估图像分类算法的性能。
3. ImageNet数据集：ImageNet数据集是一个包含超过1400万张图像的数据集，用于评估图像分类算法的性能。它被广泛用于评估深度学习算法的性能。
4. COCO数据集：COCO数据集是一个包含超过20万张图像的数据集，用于评估目标检测和图像分割算法的性能。
5. GLUE数据集：GLUE数据集是一个包含9个自然语言处理任务的数据集，用于评估预训练语言模型的性能。
6. SQuAD数据集：SQuAD数据集是一个包含100000个问题和答案的数据集，用于评估阅读理解算法的性能。

这些机器学习基准可以帮助研究人员和开发人员比较不同算法的性能，并为机器学习算法的优化和改进提供指导。