📌 MNIST 数据集简介
MNIST 是机器学习领域经典的手写数字数据集，包含 70,000 张 28x28 像素的灰度图像，常用于训练和测试图像分类模型。
📊 数据集特点
- 🟢 60,000 张训练图像 + 10,000 张测试图像
- 🖋️ 每张图像为 28x28 灰度图，标签为 0-9 的数字
- 🧠 无噪声、标准化的图像，适合初学者和模型验证
🛠️ 应用场景
- ⚙️ 神经网络入门示例（如 CNN、全连接网络）
- 📈 模型性能基准测试
- 🧪 图像预处理与特征提取研究
🌐 扩展阅读
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