MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology database）数据集是机器学习领域非常著名的图像数据集，主要用于手写数字识别。这个数据集包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像，其中包含0到9的数字。

数据集特点

  • 样本数量: 包含60000个训练样本和10000个测试样本。
  • 图像尺寸: 每个图像都是28x28像素的灰度图。
  • 数字范围: 包含0到9的数字。
  • 数据格式: 通常以PNG或BMP格式存储。

应用场景

MNIST数据集因其规模适中、易于处理，常被用于以下场景：

  • 图像识别: 手写数字识别。
  • 机器学习: 作为基准数据集测试算法性能。
  • 深度学习: 训练神经网络模型。

学习资源

若想深入了解MNIST数据集，以下是一些推荐的学习资源：

图片示例

以下是一些MNIST数据集中的图片示例：

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