MNIST 数据集是机器学习领域中最常用的数据集之一，它包含了 70,000 张灰度手写数字图片，每个数字图片的大小为 28x28 像素。这个数据集被广泛应用于数字识别、图像处理和机器学习算法的评估。
数据集特点
- 数据量丰富：包含 70,000 张图片，涵盖了 0 到 9 的所有数字。
- 图像尺寸统一：所有图片的尺寸都是 28x28 像素，方便算法处理。
- 标签清晰：每张图片都对应一个标签，表示图片中的数字。
应用场景
MNIST 数据集可以应用于以下场景：
- 数字识别：如图像识别、OCR（光学字符识别）等。
- 图像处理：如图像分割、图像增强等。
- 机器学习算法评估：作为基准数据集，用于评估算法的性能。
获取数据集
您可以通过以下链接获取 MNIST 数据集：
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：
图片展示
下面是 MNIST 数据集中的一些示例图片：