🧠 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:

  1. 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
  2. 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
  3. 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

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