引用:手写数字识别数据集MNIST是一个包括原始数据集的所有样本以及抽取的2000个样本的子集的数据集。它是美国著名数据集NIST的子集，常用于模式识别的实验数据集。这个数据集主要用于训练机器学习算法来识别手写数字。它包含了一系列的手写数字图像，每个图像都是28x28像素大小的灰度图像。这些图像被预处理成了特定的格式，以便机器学习算法可以直接使用。
关于load_digits数据集，没有在提供的引用内容中找到相关信息。但是一般来说，load_digits是sklearn库中一个用于加载手写数字数据集的函数。这个函数可以直接加载MNIST数据集，并将其转换为NumPy数组的形式，以便进行机器学习的任务。这个数据集包含了一些手写数字的图像和对应的标签，可以用于训练和测试机器学习算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- 2 MNIST-handwritten-digits.zipHANDWRITTENMNISTMNIST matMNIST识别[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.3336%"]
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