MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中广泛使用的一个手写数字识别数据集。它包含 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，表示一个 0 到 9 的数字。
数据集特点
- 样本数量: 包含 70,000 个样本，其中 60,000 个用于训练，10,000 个用于测试。
- 图像大小: 每个图像都是 28x28 的灰度图像。
- 数字范围: 图像中包含的数字是 0 到 9。
- 数据格式: 数据集以 NumPy 数组的形式提供，其中包含图像数据和标签。
数据集应用
MNIST 数据集被广泛应用于以下领域：
- 机器学习算法测试: 由于其简单性和广泛性，MNIST 数据集经常被用于测试和比较不同的机器学习算法。
- 图像识别: MNIST 数据集是图像识别任务的一个经典基准，可以用于训练和评估图像识别模型。
- 深度学习: MNIST 数据集是深度学习领域的一个重要数据集，被用于训练和评估各种深度学习模型。
数据集获取
您可以通过以下链接获取 MNIST 数据集：
MNIST 数据集示例
扩展阅读
如果您想了解更多关于 MNIST 数据集的信息，可以阅读以下文章：
希望这些信息对您有所帮助！