MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中一个非常著名的数据集，它包含了大量的手写数字图片，是许多入门级机器学习项目的首选数据集。
数据集概述
MNIST 数据集包含了 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 0 到 9 的数字。
数据集特点
- 数据量：60,000 个训练样本，10,000 个测试样本。
- 图像大小：28x28 像素。
- 类别：0 到 9 的数字。
数据集用途
MNIST 数据集可以用于以下场景：
- 图像识别：识别手写数字图片。
- 特征提取：提取图像特征用于其他机器学习任务。
- 神经网络训练：作为神经网络的训练数据。
数据集获取
您可以通过以下链接获取 MNIST 数据集：
图像示例
以下是一个 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，可以阅读以下文章：