MNIST 数据集是一个手写数字的数据库，包含了 0 到 9 的手写数字图片，常用于机器学习和计算机视觉领域的数据集。
数据集特点
- 数据量: 包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。
- 图片尺寸: 每个图片的尺寸为 28x28 像素。
- 数据格式: 每个图片的数据以灰度值的形式存储，范围在 0 到 255 之间。
应用场景
MNIST 数据集广泛应用于以下场景：
- 图像识别: 通过神经网络或其他机器学习算法识别手写数字。
- 特征提取: 从图片中提取特征，用于其他图像识别任务。
- 数据可视化: 用于展示图像识别算法的性能。
示例图片
相关资源
更多关于 MNIST 数据集的信息，可以参考以下链接：
希望这些信息能帮助您更好地了解 MNIST 数据集。