初始的迷茫
我想很多菜鸟和我一样，开始零基础学习机器学习，没办法火啊，为了钱大家都是冲呀。估计很多人开始学习ML，就一头雾水，完全不知道在说什么。因为学习模式和学习其他语言完全不同，我们知道学习其他语言的时候，第一个程序就是打印“Hello World”。
其实机器学习是在某个框架下，使用某种语言，来解决问题。因此对于零基础的菜鸟而言，我们需要先学习好某种语言，可以推荐Python，因为功能强大，而且语法相对简单，也可以使用C++。框架呢，个人推荐是TensorFlow2，因为google的大腿粗啊。
什么是MNIST
建议在了解Python后，开始在TF2的框架下进行。
机器学习的入门就是MNIST。MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所，是NIST（National Institute of Standards and Technology）的缩小版，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。
获取MNIST
MNIST 数据集可在/exdb/mnist/获取，图片是以字节的形式进行存储，它包含了四个部分：
- Training set images: (9.9 MB, 解压后 47 MB, 包含 60,000 个样本)
- Training set labels: (29 KB, 解压后 60 KB, 包含 60,000 个标签)
- Test set images: (1.6 MB, 解压后 7.8 MB, 包含 10,000 个样本)
- Test set labels: (5KB, 解压后 10 KB, 包含 10,000 个标签)
此数据集中，训练样本：共60000个，其中55000个用于训练，另外5000个用于验证。测试样本：共10000个，验证数据比例相同。
数据集中像素值：
a）使用python读取二进制文件方法读取mnist数据集，则读进来的图像像素值为0-255之间；标签是0-9的数值。
b）采用TensorFlow的封装的函数读取mnist，则读进来的图像像素值为0-1之间；标签是0-1值组成的大小为1*10的行向量。