MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一個非常經典且廣泛使用的手寫數字影像資料集，常被用來作為機器學習和深度學習模型在影像分類任務中的訓練與評估標準。
以下是 MNIST 的主要特點：
- 資料規模：包含60,000張訓練影像和10,000張測試影像，均為灰階手寫數字圖片。
- 影像尺寸：所有圖片均為28×28像素大小，進行過規範化和抗鋸齒處理，使得字元有灰度層次，而非純黑白。
- 標註：每張圖像都有對應的標籤（數字0到9），是典型的監督式學習數據集。
- 用途：廣泛用於檢測各種影像分類演算法的性能，尤其是卷積神經網絡（CNN）等深度學習模型的基準。
- 重要性：由於簡單且標準化，成為許多新手入門機器學習的「Hello World」案例，也用來比較算法優劣的基準測試。
- 擴展版本：後續有如EMNIST擴展數據集，加入大小寫字母等更多手寫字符，保持與MNIST相同的28×28像素格式。
多種機器學習方法在MNIST上的表現差異明顯，從簡單的K近鄰演算法約97%準確率，到先進的卷積神經網絡甚至突破99%的正確率。這使MNIST既是模型訓練入門最佳選擇，也是在研究中常用的評測標準。
簡言之，MNIST是手寫數字識別領域的基礎資料集，憑藉其標準化、易用性和豐富的標註，長期擔任機器學習圖像分類的測試基準.
