MNIST数据集-手写体数字的图片数据集介绍

MNIST数据集是一组广泛使用的手写数字识别数据集，由美国国家标准与技术研究院（NIST）整理发起。本数据集包含了250个不同人员的手写数字图片，其中一半来源于高中生，另一半则来自人口普查局的工作人员。该数据集的收集目的是为了推动算法的发展，实现对手写数字的自动识别。

数据集主要包括四个文件，前两个文件提供了6万张28x28像素的0~9手写数字图片及对应的标签，这些图片和标签将用于模型的训练。后两个文件则包含了1万张28x28像素的0~9手写数字图片及标签，用于对模型进行测试。

通过使用MNIST数据集，研究人员和开发者可以设计和优化算法，以期能够更准确、更高效地识别手写数字。这个数据集在机器学习和图像识别领域有着重要的应用价值。