手写数据集，包括测试集和训练集，是将图片文件经过灰度化，二值化后在处理转换成txt文件后的数据集，适合用于实现新手入门的手写数字识别的数据集，

压缩包中包括minist数据集，普通字符、字母数据集，每一类有几千张图片，拿来自己进行处理后。完全可以胜任最后的识别。

mnist手写数字数据集的图片格式，文件较大，此为训练集部分（train_set）实现代码也已经上传。

经典手写数字数据集，有5000张图片，囊括了各种书写方式，是由斯坦福大学制作，并对数据集进行了居中，去噪，归一化的预处理。可直接用于训练神经网络，也可用于神经网络的检验。经过前人的各种检验，可放心下载运行。

MNIST手写数字图像数据库 60000个训练集，10000个测试集，灰度图，大小均为为28*28 train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz: test set images (1648877 bytes) t10k-labels-idx1-ubyte.gz: test set labels (4542 bytes)

MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9. MNIST包含了训练集与测试集数据。

minist手写数字数据集(原始图片)；42000张图片，0-9 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.

其中fea表示USPS数据集的特征，gnd表示数据集的标签。积分有点高，可以去这里下载：http://www.cad.zju.edu.cn/home/dengcai/Data/MLData.html，caideng老师的主页下载。

美国邮政usps手写数字数据集，用于模式识别、机器学习算法的验证。mat格式，简单易用。