MNIST 是机器学习领域最经典的手写数字数据集之一，包含 70,000 张 28x28 像素的灰度图像，涵盖 0-9 十个数字类别。每张图片被标准化为固定尺寸，便于模型训练和测试。
📷 数据集结构
- 训练集：60,000 张图像，用于模型训练
- 测试集：10,000 张图像，用于模型评估
- 图像格式：28x28 像素，单通道（灰度）
- 标签类型：整数 0-9，代表对应数字
🔍 应用场景
MNIST 常用于以下领域：
- 图像分类入门：作为新手实践的首个项目 🤖
- 模式识别研究：测试不同算法的性能 📈
- 深度学习教程：卷积神经网络的经典案例 🧠
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