(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

### 回答1：
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 的意思是从mnist数据集中加载训练数据和测试数据，其中x_train和y_train是训练数据集的特征和标签，x_test和y_test是测试数据集的特征和标签。

### 回答2：
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()是一个常用的Python代码段，用于加载手写数字识别数据集MNIST。MNIST数据集是一个包含60000个训练样本和10000个测试样本的标准数据集，它由被处理成28×28像素大小的灰度图像组成，每个图像都代表一个0到9之间的数字。

这段代码中，首先使用mnist.load_data()函数从Keras库中加载MNIST数据集，将训练数据集和测试数据集的图像和标签分别赋值给x_train、y_train和x_test、y_test。

其中，x_train是一个维度为(60000,28,28)的numpy数组，表示训练数据集中所有图像的像素值。y_train是一个长度为60000的numpy数组，表示训练数据集中所有图像的真实标签。同样的，x_test是一个维度为(10000,28,28)的numpy数组，表示测试数据集中所有图像的像素值。y_test是一个长度为10000的numpy数组，表示测试数据集中所有图像的真实标签。

在使用这些数据进行深度学习模型训练时，通常需要对x_train和x_test进行预处理和归一化，将像素值转化为0到1之间的值，以提高模型的训练效果。而y_train和y_test则需要进行one-hot编码，以便网络能够更好地理解和预测。

总之，(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()是加载MNIST数据集的常用代码段，可以帮助我们方便地获取训练数据集和测试数据集，为深度学习模型训练和测试提供便利。

### 回答3：
(x_train, y_train)，(x_test, y_test) = mnist.load_data()是在Python环境下读取MNIST数据集的命令，这个命令从Keras库中调用了数据集。MNIST是一个非常经典的手写数字识别数据集，由于数据集规模小（仅有60000张训练集和10000张测试集），而且易于理解，因此成为机器学习领域初学者入门的必学数据集之一。

在这个命令中，(x_train, y_train)代表MNIST数据集中的训练集数据，而(x_test, y_test)代表数据集中的测试集数据。其中，x_train和x_test是图像的数组数据，而y_train和y_test则是标签的数组数据。其中，x_train中包含60000张28x28像素的手写数字图片，y_train中与x_train中的每个数字对应的正确标签（数字0-9）。同样地，x_test中包含10000张28x28像素的手写数字图片，y_test中与x_test中的每个数字对应的正确标签。

读取MNIST数据集后，可以进行一系列的操作，包括对图像和标签的可视化、数据的处理和预处理、构建模型和训练模型等等。对于机器学习初学者，可以使用MNIST数据集结合不同的机器学习算法进行练手和实践，同时也可以对比不同算法之间的效果和差异，加深对机器学习理论的理解和实践经验。