哈喽，大家周末愉快，今儿不了很多的原理性内容。准备和大家一起实现一个开源且重要的项目：MNIST数字分类机器学习。
大概介绍下：MNIST数字分类项目旨在使用机器学习技术来构建一个模型，能够自动识别手写数字的图像。这个项目是一个经典的图像分类任务，常用于入门级机器学习和深度学习示例。
我们会使用MNIST数据集，这个数据集包含了一系列28x28像素的手写数字图像，从0到9。项目的目标是训练一个模型，能够准确地将这些手写数字图像分类到正确的数字标签。
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我们打造了《100个超强算法模型》，特点：从0到1轻松学习，原理、代码、案例应有尽有，所有的算法模型都是按照这样的节奏进行表述，所以是一套完完整整的案例库。
很多初学者是有这么一个痛点，就是案例，案例的完整性直接影响同学的兴致。因此，我整理了 100个最常见的算法模型，在你的学习路上助推一把！
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