Data Structure ?
358.87M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
コンテキスト
MNISTデータセットは、最も有名な画像分類問題の1つであり、機械学習分野の本当の古典です。このデータセットは、同じ根本問題のより難しいバージョンです：画像から文字を分類すること。これは、英字A - Jの字形の多クラス分類データセットです。
このデータセットは、Udacityのディープラーニングコースで広く使用されており、TensorflowのGithubリポジトリ（Examplesの下）で入手できます。このデータの使用を管理するライセンスについては知りませんので、コミュニティがKaggleカーネルで使用できるようにここに投稿しています。
内容
`notMNIST_large.zip` は、529,119枚の画像を含む大規模ではあるがクリーニングされていないバージョンのデータセットであり、`notMNIST_small.zip` は、18,726枚の画像を含む小規模で手動でクリーニングされたバージョンのデータセットです。このデータセットは、Yaroslav Bulatovによって収集され、彼の[ブログ][1]で入手できます。このブログ記事によると、大規模なクリーニングされていないデータセットのラベル誤り率は約6.5％で、小規模な手動でクリーニングされたデータセットのラベル誤り率は0.5％です。
2つのファイルにはそれぞれ、文字A - Jの28x28のグレースケール画像が含まれており、文字ごとにディレクトリに整理されています。 `notMNIST_large.zip` には529,119枚の画像が含まれ、`notMNIST_small.zip` には18,726枚の画像が含まれています。
謝辞
データセットをまとめてくれたYaroslav Bulatovに感謝します。
[1]: http://yaroslavvb.blogspot.com/2011/09/notmnist-dataset.html
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