MNIST Dataset 是一个手写数字数据集，它包含了大量的手写数字图片，用于机器学习和计算机视觉领域的研究和训练。这个数据集由美国国家标准与技术研究院（NIST）提供，是目前最常用的图像数据集之一。
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。
- 图片尺寸：每张图片都是28x28像素的灰度图。
- 数字范围：包含0到9的数字。
如何使用
训练阶段
- 数据预处理：将图片转换为数值型数据，通常使用像素值。
- 模型训练：使用这些数据训练神经网络模型。
测试阶段
- 模型评估：使用测试集评估模型的性能。
- 结果分析：分析模型的准确率、召回率等指标。
图片展示
以下是一些MNIST数据集中的手写数字图片示例：
扩展阅读
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