📚 MNIST 数据集详解

MNIST 是机器学习领域最经典的手写数字识别数据集，常用于入门和算法验证。以下是关键信息：

• 🧠 用途：监督学习分类任务，训练模型识别 0-9 数字
• 📊 数据规模：60,000 张训练图像 + 10,000 张测试图像
• 📌 图像尺寸：28x28 像素灰度图
• 📌 格式：每张图片为 784 维向量（展平后的像素值）

📌 快速入门建议

1. 使用 Keras 直接加载数据集
2. 尝试 MNIST 教程 实战代码
3. 可视化样本图像：matplotlib 绘图或 在线工具

📌 扩展学习

• 更多数据集 可用于图像识别、自然语言处理等场景
• 深度学习模型 可用于 MNIST 的进阶训练

💡 提示：MNIST 作为基准数据集，适合验证新算法的准确性，但需注意其简单性可能无法反映真实场景复杂度。