MNIST是一个经典的手写数字图像数据集，常用于机器学习和深度学习的入门实践。它包含 70,000张 28x28 像素的灰度图像，涵盖0-9的数字，分为训练集（60,000张）和测试集（10,000张）。
数据集特点 ✅
- 标准化格式：每张图片为固定大小的28x28像素，便于模型处理
- 标签清晰：每个图像对应一个明确的数字标签（0-9）
- 广泛使用：作为图像分类任务的基准数据集，适合初学者验证算法效果
应用场景 🎯
- 识别手写数字的OCR系统开发
- 神经网络模型训练的基础案例
- 图像处理技术的实践教学
如何获取？ 📁
- 访问 MNIST数据集页面 了解官方下载渠道
- 使用第三方库（如TensorFlow/Keras）直接加载数据
- 通过API接口获取预处理后的数据集
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