MNIST 数据集介绍

MNIST 数据集是机器学习领域中最常用的图像数据集之一。它包含了大量手写数字的灰度图像，用于训练和测试各种图像识别算法。

数据集特点

• 图像尺寸：每张图像的尺寸为 28x28 像素。
• 类别数量：共有 10 个类别，分别对应数字 0 到 9。
• 数据量：共有 60,000 个训练图像和 10,000 个测试图像。

数据集用途

MNIST 数据集广泛用于以下场景：

• 图像识别：训练和测试图像识别算法，如卷积神经网络（CNN）。
• 机器学习竞赛：许多机器学习竞赛都以 MNIST 数据集作为测试集。
• 教育：用于机器学习入门者的教学和实验。

图像示例

以下是一些 MNIST 数据集中的图像示例：

扩展阅读

如果您想了解更多关于 MNIST 数据集的信息，可以参考以下链接：

• MNIST 官方网站

希望这个介绍能帮助您更好地了解 MNIST 数据集。