MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个经典的手写数字图像数据集，广泛用于机器学习和深度学习的入门实践。它包含70,000张28x28像素的灰度图像，分为训练集（60,000张）和测试集（10,000张），数字范围为0-9。

📘 数据集特性

  • 图像格式：28x28像素的单通道灰度图
  • 标签类型：0-9的数字标签（整数或独热编码）
  • 应用场景：分类任务、神经网络训练、图像识别基础
  • 数据规模：训练集60k，测试集10k，总计70k样本

📷 示例图片

MNIST_dataset
（图示：MNIST数据集中的部分手写数字样本）

🧠 使用场景

  1. 入门实践：适合初学者理解图像分类流程
  2. 模型评估：作为基准数据集测试算法性能
  3. 研究对比：不同模型在MNIST上的准确率对比

🌐 扩展学习

如需了解如何加载和使用MNIST数据集，可参考我们的机器学习入门教程。

📚 相关资源

（注：图片关键词根据上下文生成，如需更多示例可访问图像资源库）