MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)数据集是一套用于手写数字识别的经典数据集。该数据集由美国国家标准与技术研究院提供,包含了 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本,每个样本都是一个 28x28 的灰度图像,代表一个 0 到 9 的数字。
数据集特点
- 数据量丰富:拥有大量的训练和测试数据,足以满足大多数机器学习模型的训练需求。
- 样本格式统一:每个样本都是一个 28x28 的灰度图像,便于处理和存储。
- 数字范围明确:仅包含 0 到 9 的数字,简化了模型训练和识别过程。
应用场景
MNIST 数据集广泛应用于以下场景:
- 图像识别:通过深度学习等技术对图像中的数字进行识别。
- 特征提取:提取图像特征用于其他机器学习任务。
- 算法评估:用于评估图像识别算法的性能。
获取方式
您可以通过以下链接获取 MNIST 数据集:
扩展阅读
[