🧠 Python 机器学习 数据集 - MNIST 详解
MNIST 是机器学习领域最经典的手写数字数据集,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)。以下是关键信息:
数据集特点
- 🖼️ 图像大小:28x28 像素
- 📊 标签类型:0-9 十个类别
- 🧩 数据格式:通常以 NumPy 数组或 TensorFlow Dataset 格式加载
- 📁 文件结构:
train_images.npy
/test_images.npy
和对应标签文件
应用场景
- 📈 初学者入门:用于分类任务的基准测试
- 🤖 模式识别:神经网络、SVM、决策树等算法的训练材料
- 🧠 模型对比:不同算法在相同数据集上的性能验证
使用示例
import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
📌 延伸学习