mnist数据集（leveldb和lmdb格式）

MNIST数据集是非常常用的机器学习分析数据集但是有时候由于网络环境无法很轻松的下载下来这个数据.

联邦学习、深度学习、机器学习等用得到训练数据集

Tensorflow 训练 MNIST数据集,构建一个神经网络,用于学习神经网络的结构。 本文构建的神经网络是典型的三层神经网络,输入层、隐藏层、输出层。输入层有一个输入参数也就是有一个神经元,隐藏层

mnist数据集,一共4个文件,训练集、训练集标签、测试集、测试集标签

将mnist 转为 png 的 python 代码,博客里有更详细的讲解

tensorflow学习的入门基础，往往都是参照MNIST进行学习的，这里就涉及到手写图片数字的识别问题。本资源就是相关的图片资源：TRAIN_IMAGES='train-images-idx3-ub

因matlab无法直接读取直接下载的MNIST数据格式，故写了一个matlab程序将数据读取后存储为.mat格式 train_images - 60000个训练集,大小为28*28*60000 tra

自己生成的mnist原本的ubyte格式转成的matlab的mat格式，包括train-image(train_x)60000*784，train-label(train_y)60000*1，test

下载完成后,将两个文件拷贝到 C:\Users\XXXX(windows账户名)\.keras\datasets目录下 如果没有datasets文件夹请手动创建 在python环境下使用tf.kera

Homemade handwritten MNIST data set 0~9 (png format)