数据集简介
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology database）是机器学习领域最著名、最常用的入门级图像分类数据集之一。它包含了大量手写数字的灰度图片，任务目标是正确识别出每张图片中的数字（0-9）。
由于其规模适中、任务直观、识别难度不高，它常被用作验证新算法或教学演示的“标准测试平台”，被誉为机器学习领域的 “Hello World”。
数据内容与结构
- 类别：10类，分别对应数字 0 到 9。
- 图像格式：每张图片是固定大小的 28×28 像素 的灰度图像。
- 像素值：每个像素是一个0到255之间的整数，0代表白色（背景），255代表纯黑色（笔迹），中间值是不同程度的灰色。
- 数据量：数据集通常被分为两部分：
- 训练集：60,000 张 图片，用于训练模型。
- 测试集：10,000 张 图片，用于评估模型的最终性能。
数据示例
每个样本通常由一个特征向量（图像数据）和一个标签（真实数字）组成。
- 原始图像：可以看作一个 28行 x 28列 的矩阵。
- 常用扁平化处理：在输入到许多经典机器学习模型（如逻辑回归、全连接神经网络）时，会将这个矩阵“展平”成一个长度为 784 (28*28) 的一维向量。
- 标签：一个 0-9 的整数，或通常被处理成 One-Hot 编码（例如，数字5表示为
[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]）。本例中，我们将在代码中把整数5做One-Hot编码处理
代码详解
导入数据集
本例中使用keras的数据集包（keras.datasets）中的mnist数据集的load_data()函数直接加载mnist数据，其中:x_train 为训练集手写图片；y_train 为训练集标签；x_test 为测试集手写图片；y_test 为测试集标签
import keras
from keras.datasets import mnist
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# 加载mnist数据集
# x_train 为训练集手写图片
# y_train 为训练集标签
# x_test 为测试集手写图片
# y_test 为测试集标签
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(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
查看数据集中的数据结构
下面的代码显示训练集图片数据和标签数据的形状，显示训练集索引0（第一张手写图片）的图片和标签所示数字“5”