MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology database）数据集是一个广泛使用的手写数字识别数据集。它由美国国家标准与技术研究院（NIST）创建，用于训练和测试机器学习算法和深度学习模型在图像分类和识别任务上的性能。
MNIST 数据集包含 60000 个训练样本和 10000 个测试样本。训练样本包括 0-9 十个数字的各种书写风格，而测试样本包含相同的数字，但书写风格略有不同。每个样本都是一个 28×28 像素的灰度图像。
MNIST 数据集被广泛用于各种机器学习实验，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。它是一个常用的基准数据集，因为其易于处理且具有较好的平衡性。通过在 MNIST 数据集上训练和评估模型，研究人员可以了解不同算法和模型在图像识别任务上的性能，并为进一步的研究提供基础。
MNIST 数据集可以在线获取，有许多现成的数据集处理和标注工具，方便研究人员开展相关研究工作。总的来说，MNIST 数据集在机器学习和深度学习领域具有重要的应用价值。