MNIST数据集对应的txt文件MNIST数据集对应的txt文件MNIST数据集对应的txt文件MNIST数据集对应的txt文件
模仿mnist数据集制作自己的数据集，运行代码前请先看代码文件里的Readme.txt文件内容，确保不必要的错误出现。
数据分成了训练集（60000张共10类）和测试集（共10000张10类），每个类别放在一个单独的文件夹里。并且将所有的图片，都生成了txt列表清单（train.txt和test.txt)。
经典mnist手写数字识别数据集
pytorch把MNIST数据集转换成图片和txt
代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、KNN算法实现和ReadMe.txt。 KNN算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，正确率可达95%，有部分注释。请结合ReadMe文件使用。
MNIST数据集，MNIST训练样本，MNIST测试样本，txt格式
我在里面加了下载之后如何通过代码解压使用数据集，请各位下载之后记得根据自己的学习文件夹地址微调代码。 祝各位学习顺利
用于深度学习，图像识别的经典数据
包含mnist数据集及相应的keras代码，可直接运行。使用前请阅读ReadMe.txt。MNIST数据集是深度学习领域Hello World级别的数据集。MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.
mnist数据集，官网现在下载的不能用，解压会出错，这个已经解压过了，直接使用，方便，需要用直接拿走，不谢
MNIST的解压后的数据集，内含10000张测试集png图片，60000张训练集png图片，txt格式的测试集标签和训练集标签。 MNIST是最经典的手写数字数据集，但从数据集官网（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）下载下来后，会发现原始文件是一堆2进制文件，还是linux平台下的，没法直接用。而网上也找不到处理提取之后的版本，所以我就处理了一下，发上来了，给后来者减轻障碍，降低门槛，不能让这些琐事影响了深度学习的大佬们前进的步伐！ 想着免积分的。。但是csdn现在系统自动判断资源价值生成积分，我这里修改不了啊orz，
自制的mnist数据集，包括60000张训练图片，10000张测试图片，和txt标签
由于使用fetch_mldata函数无法直接获取MNIST数据集，上传数据集为原MNIST数据集。
这是mnist数据集，gz格式共计4个文件，国外下载太慢
1、MNIST手写数字数据集，7000张高质量图片数据，图片格式为jpg，分为测试集和训练集。 2、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975
利用MATLAB将MNIST数据集转换为bmp图片和txt文档，以满足读取需要。包括对mnist数据图片中训练图片、训练图片标签、测试图片、测试图片标签的转换，详情可参考博客：手写数字识别问题（1）——关于MNIST数据集（https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/105075859） （在对标签label进行转换时，可能会出现乱码，如果出现乱码，请将21行修改为fid2 = fopen(OutFile,'wt');即加一个t就好了）
代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、SVM算法实现和ReadMe.txt。 SVM算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，但是由于使用的SMO算法较为原始，运行速度仍然较慢。由于实现未经过任何优化，仅适合初学者使用，使用高斯核正确率在75%以上，有部分注释。请结合ReadMe文件使用。
