经典 MNIST 手写数字数据集下载｜6 万训练集 + 1 万测试集 机器视觉图像分类专用

MNIST 手写数字数据集（MNIST Dataset）是机器视觉、深度学习领域经典的图像分类练习数据集，由纽约大学库兰特研究所、谷歌纽约实验室及微软雷德蒙研究院联合打造，于 1998 年 11 月正式发布，核心发布人为 Y. LeCun、L. Bottou、Y. Bengio 和 P. Haffner。

数据集包含 60,000 个示例训练集和 10,000 个示例测试集，所有手写数字均经过尺寸标准化处理，以固定尺寸图像为中心，数据格式统一，可直接用于模型训练与验证。

核心适用场景：

机器视觉入门练习、图像分类算法调试

深度学习模型（CNN、神经网络等）训练与测试

学生课程作业、科研实验数据支撑

AI 算法入门实战、编程学习案例素材

可用途径：

支持主流编程框架（Python、TensorFlow、PyTorch 等）调用，适配 R、MATLAB 等数据分析工具，下载后可直接用于本地模型开发、在线实验平台验证，满足学习、科研、项目开发等多场景需求。