fetch_openml使用mnist

fetch_openml是一个Python库，可以用来获取各种数据集，包括MNIST手写数字数据集。

使用fetch_openml获取MNIST数据集的代码如下：

from sklearn.datasets import fetch_openml

mnist = fetch_openml('mnist_784')

这个代码会从OpenML上下载MNIST数据集，并将其存储在一个名为mnist的变量中。数据集包含70000张28x28像素的手写数字图片，每张图片都有一个对应的标签，表示这张图片所代表的数字。

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mnist = fetch_openml('mnist_784')

这行代码是用于从OpenML数据库中获取MNIST数据集，其中MNIST是一个手写数字集合，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。fetch_openml是一个用于从OpenML数据库中获取数据集的函数，'mnist_784'是数据集的名称。这个数据集包含每个手写数字的像素值，像素值范围从0到255。

mnist = fetch_openml('mnist')

这行代码使用了 scikit-learn 中的 `fetch_openml` 函数来下载 MNIST 数据集。MNIST 是一个包含手写数字图像的数据集，常被用作机器学习领域中的基准数据集。该函数返回一个包含数据集及其标签的字典对象。可以通过以下代码来获取数据集和标签：

X, y = mnist['data'], mnist['target']

其中，`X` 是一个形状为 `(70000, 784)` 的 NumPy 数组，表示有 70000 个样本，每个样本有 784 个特征（即 28x28 的图像展平后的一维向量）。`y` 是一个形状为 `(70000,)` 的 NumPy 数组，表示每个样本对应的数字标签。