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MNIST 数据集是一个非常流行的机器学习数据集，常用于图像识别任务。它包含了大量的手写数字图片，非常适合用于入门级的图像识别学习。

数据集概述

MNIST 数据集包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。每个样本都是一个 28x28 的灰度图像，表示一个数字（0-9）。

使用方法

在 Python 中，你可以使用 tensorflow 或 keras 库来加载 MNIST 数据集。

from tensorflow.keras.datasets import mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

图像示例

以下是一些 MNIST 数据集中的图像示例：

更多资源

如果你想要更深入地了解 MNIST 数据集，可以参考以下资源：

• MNIST 官方网站
• TensorFlow MNIST 教程

希望这些信息对你有所帮助！