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MNIST数据集由美国国家标准与技术研究所（National Institute of Standards and Technology, NIST）提供，包含手写数字的图像数据。训练集（training set）数据来自250位不同个体的手写数字，其中50%为高中学生，另外50%则来自人口普查局（
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训练数据：- 图像文件：train-images-idx3-ubyte- 标签文件：train-labels-idx1-ubyte 测试数据：- 图像文件：t10k-images-idx3-ubyte- 标签文件：t10k-labels-idx1-ubyte
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MNIST数据集原始下载地址现已失效，为方便后续使用，请将预先下载好的四个 .gz 文件解压至项目 data 文件夹下，并注释掉 train_mnist.py 文件中的下载代码。
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这个Javascript库让你能够轻松地在浏览器或node.js中访问MNIST数据集，用于神经网络的测试和训练。训练集最多包含60,000个数字，测试集最多包含10,000个数字。你可以根据需要限制所包含的数字，比如只使用数字1和2来创建训练和测试集以便于调试。安装方法：对于node.js使用 n
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该文件包含一个数据集，以压缩格式存储以方便共享和传输。
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scikit-learn（sklearn）是一个强大的Python机器学习库。本代码展示了“MNIST数据集”的卷积神经网络模型，类似于机器学习领域的Hello World，非常经典。下载中包含已经运行过的jupyter notebook的.ipynb文件，只需将其放到jupyter noteboo
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