MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中广泛使用的一个数据集，它包含了大量的手写数字图片。以下是对 MNIST 数据集的简要介绍。
数据集概述
MNIST 数据集包含了 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。每个样本都是一个 28x28 像素的灰度图像，代表一个手写数字（0-9）。
数据集用途
MNIST 数据集常用于训练和测试图像识别算法，特别是在深度学习领域。它是一个很好的入门级数据集，适合于学习图像处理和机器学习的基本概念。
数据集特点
- 数据量大：提供了足够的数据量，可以用于训练复杂的模型。
- 易于获取：数据集可以在网上免费获取。
- 标签清晰：每个样本都附有正确的标签，方便进行监督学习。
如何获取数据集
您可以通过以下链接访问 MNIST 数据集：
相关资源
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