手写数字识别：此示例使用MNIST手写数字。该数据集包含60000个用于训练的示例和10000个用于测试的示例。这些数字已被大小归一化，并以值从0到1的固定大小图像（28x28像素）为中心。为了简单起见，每个图像都被展平并转换为784个特征（28*28）的一维数字阵列。

感谢您的提问！您的问题是关于手写数字识别的，是吗？手写数字识别是机器学习中的一个常见问题，一般使用卷积神经网络进行解决。具体来说，在该问题中，我们使用MNIST数据集，其中包含60,000个示例用于训练和10,000个示例用于测试。每个示例都是一个28x28像素的图像，其大小已经归一化并转换为一维数组。我们可以使用Python中的Keras或TensorFlow等深度学习框架来实现该问题。在模型训练后，我们可以使用该模型来预测新的手写数字。