MNIST数字识别系统

MNIST数字识别系统是一个经典的机器学习问题，它的目的是训练一个模型，能够将手写数字图像（0-9）正确地分类。这个问题已经被广泛研究和解决，并且已经成为了机器学习领域的一个基准问题。

MNIST数据集包含60,000个训练图像和10,000个测试图像，每个图像的大小为28x28像素。我们可以使用多种机器学习算法来解决这个问题，包括神经网络、支持向量机、随机森林等等。其中，神经网络是最常用的方法之一。

对于神经网络，我们可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来识别MNIST数字。CNN是一种特殊的神经网络，它能够有效地处理图像数据。我们可以通过多层卷积和池化操作来提取图像的特征，然后使用全连接层将这些特征映射到数字标签上。

通过训练一个CNN模型，我们可以在MNIST测试集上获得超过99%的准确率，这个结果已经非常接近人类的识别能力了。