MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个经典的手写数字识别数据集，广泛用于机器学习和深度学习的入门教学。
🔍 数据集特点
- 📁 组成：包含 60,000张训练图像 和 10,000张测试图像
- 🖼️ 图像格式：28x28像素的灰度图，背景为白色，数字为黑色
- 🧠 标签：每个图像对应一个0-9的数字标签，用于分类任务
- 📈 用途：常用于验证算法性能，如卷积神经网络（CNN）、全连接网络等
📚 应用场景
- ✅ 图像分类基础：作为入门模型的基准测试
- 🤖 模式识别研究：研究如何从简单数据中提取特征
- 🌐 教学案例：Kaggle、Coursera等平台的教程常使用此数据集
🌐 扩展阅读
想了解如何用代码实战MNIST？可参考：
手写数字识别实战指南
📌 注意：MNIST数据集为公开数据，可从官方源地址下载原始文件。
📌 数据预处理要点
- 📝 读取图像时需归一化像素值至0-1范围
- 🧾 使用
reshape将二维图像转为一维向量 - 🔄 数据增强：通过旋转、平移等操作提升模型泛化能力
是否需要进一步了解深度学习模型构建？可查看：
/tutorials/nn_intro