用于识别手写单词的MNIST

MNIST是一个经典的手写数字识别数据集，常用于机器学习和深度学习领域的算法验证和模型训练。它包含了大量的手写数字图片样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像。

MNIST的全称是Modified National Institute of Standards and Technology database，最早由美国国家标准与技术研究院（NIST）创建，后经过修改和处理，成为了现在广泛应用的MNIST数据集。

MNIST数据集的分类任务是将手写数字图像分为0到9的10个类别。这个任务是一个典型的监督学习问题，可以使用各种机器学习和深度学习算法来解决。

MNIST数据集在实际应用中有很多应用场景，例如手写数字识别、自动化填表、验证码识别等。它也是许多深度学习算法的基准测试数据集，用于评估算法的性能和准确度。

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