MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中最常用的图像数据集之一。它包含了大量的手写数字图像，是学习和测试各种图像处理算法的绝佳资源。
数据集特点
- 图像尺寸：28x28 像素
- 类别数量：10 类（0-9）
- 样本数量：约 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本
应用场景
MNIST 数据集广泛应用于以下场景：
- 手写识别：如 OCR 技术
- 图像分类：训练图像识别模型
- 机器学习算法验证：测试算法性能
数据集获取
您可以通过以下链接获取 MNIST 数据集：
扩展阅读
如果您想深入了解 MNIST 数据集和相关算法，可以阅读以下教程：
MNIST 数据集示例
注意事项
在使用 MNIST 数据集时，请注意以下事项：
- 确保您遵守相关法律法规和数据使用规范
- 在进行研究和应用时，请确保数据的真实性
希望以上内容对您有所帮助！📚