MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中最常用的数据集之一。它包含了大量手写数字的灰度图像，是学习和研究图像识别、特征提取等问题的理想资源。
数据集信息
- 数据量: 包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。
- 图像尺寸: 每个图像的尺寸为 28x28 像素。
- 类别: 10 个数字类别（0-9）。
应用场景
MNIST 数据集在以下领域有着广泛的应用：
- 图像识别: 用于训练和评估图像识别模型。
- 特征提取: 用于提取图像特征，用于后续的机器学习任务。
- 机器学习算法研究: 作为一个基准数据集，用于比较不同算法的性能。
图片示例
以下是一些 MNIST 数据集中的图像示例：
更多信息
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注意事项
在使用 MNIST 数据集时，请确保遵守相关法律法规，不得用于任何非法用途。