MNIST 是机器学习领域经典的手写数字数据集，包含 70,000 张 28x28 像素的灰度图像，常用于训练和测试图像分类模型。以下是关于 MNIST 的关键信息：

📚 数据集概述

  • 数据规模：60,000 张训练图像 + 10,000 张测试图像
  • 图像格式：28x28 像素，单通道（黑白）
  • 类别：0-9 十个数字
  • 来源：美国国家标准与技术研究院（NIST）数据库
手写数字

🧩 应用场景

  1. 图像分类基础实验
    作为入门级模型的训练目标，适合新手理解神经网络原理
  2. 模式识别研究
    用于分析特征提取与分类算法的性能对比
  3. 深度学习模型评估
    常作为基准数据集测试模型准确率（如 CNN、RNN 等）

🌐 相关资源

机器学习

🔍 扩展阅读

如需了解更高级的应用，可参考：

数学原理