MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中最常用的数据集之一。它包含了大量手写数字的灰度图像，是研究和测试图像识别算法的理想选择。
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。
- 图像尺寸：每张图像的大小为 28x28 像素。
- 标签：每个数字都有一个对应的标签，用于训练和测试模型。
应用场景
MNIST 数据集广泛应用于以下场景：
- 图像识别
- 机器学习算法评估
- 深度学习模型训练
获取数据集
您可以通过以下链接获取 MNIST 数据集：
相关教程
如果您想了解更多关于 MNIST 数据集的信息，可以阅读以下教程：
图片展示
下面是 MNIST 数据集中的一些示例图像：