MNIST 数据集介绍

MNIST 数据集是机器学习领域中最常用的图像数据集之一，它包含了大量的手写数字图片。本页面将为您介绍 MNIST 数据集的基本信息和使用方法。

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，表示一个手写数字（0-9）。这些图像都是经过标准化处理的，像素值在 0 到 255 之间。

数据集用途

MNIST 数据集常用于图像识别、手写识别等领域的机器学习模型训练和测试。它简单易用，非常适合作为初学者了解和练习机器学习算法的入门数据集。

数据集获取

您可以通过以下链接下载 MNIST 数据集：

下载 MNIST 数据集

使用方法

以下是使用 MNIST 数据集进行图像识别的一个简单示例：

from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 构建模型
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

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：