MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中最常用的数据集之一，它包含了 60,000 个灰度手写数字图片，以及 10,000 个用于测试的图片。以下是关于 MNIST 项目的详细介绍。

数据集特点

  • 数据规模：60,000 个训练样本，10,000 个测试样本。
  • 数据类型：灰度图片，尺寸为 28x28 像素。
  • 数据标签：每个图片对应一个数字标签，从 0 到 9。

应用场景

MNIST 数据集广泛应用于以下场景：

  • 图像识别：用于训练和测试图像识别模型。
  • 机器学习：作为机器学习算法的基准数据集。
  • 深度学习：用于训练和评估深度学习模型。

使用方法

以下是使用 MNIST 数据集的简单步骤：

  1. 下载数据集：从 MNIST 官网 下载数据集。
  2. 数据预处理：对数据进行预处理，例如归一化、裁剪等。
  3. 模型训练：使用预处理后的数据训练模型。
  4. 模型评估：使用测试数据评估模型性能。

相关资源

MNIST 数据集示例