MNIST 数据集是一个非常流行的机器学习数据集，它包含大量的手写数字图像。这些图像被用于训练和测试各种机器学习模型，特别是在图像识别和分类任务中。
数据集特点
- 图像数量：包含超过 70,000 张灰度图像。
- 图像大小：每张图像都是 28x28 像素的格式。
- 标签类型：每张图像都有一个标签，表示图像中的数字。
使用场景
MNIST 数据集常用于以下场景：
- 教育目的：它是学习机器学习入门者的理想选择。
- 研究目的：研究人员可以利用这个数据集来测试和比较不同的图像识别算法。
- 工业应用：MNIST 数据集也被用于开发实际的产品和服务，例如手写数字识别。
在本站的其他资源
如果您对 MNIST 数据集有更深入的兴趣，可以阅读以下文章：
图像示例
以下是一张来自 MNIST 数据集的示例图像：