MNIST 数据集是机器学习领域中最著名的数据集之一，它包含大量的手写数字图片，用于训练和测试机器学习模型。

数据集特点

  • 数据量: 包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。
  • 数据格式: 每个图片大小为 28x28 像素，以灰度图形式存储。
  • 标签: 每个样本都有一个数字标签，表示图片中数字的值。

应用场景

MNIST 数据集可以用于训练和评估各种图像识别和分类算法，例如：

  • 手写数字识别
  • 图像分割
  • 特征提取

如何获取

您可以通过以下链接访问 MNIST 数据集：

MNIST 数据集下载

相关资源

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图像示例

以下是一张 MNIST 数据集中的手写数字图片示例：

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