根据给定的数据集创建一个分类模型来实现任务。
MNIST手写数字数据集。
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）手写数字数据集是一个常用于图像分类任务的数据集，包含60,000个训练图像和10,000个测试图像，每个图像都是28x28像素大小的灰度图像，代表0到9中的一个数字。

要创建一个分类模型来实现这个任务，可以使用各种机器学习算法，例如K-最近邻、决策树、支持向量机、随机森林和神经网络。其中，神经网络表现出了最好的性能，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）。

在使用CNNs时，通常需要进行以下步骤：
1. 加载和预处理数据集，例如将每个像素值的范围从0-255缩放为0-1。
2. 构建CNN模型，包括卷积层、池化层、激活函数、扁平化层和全连接层等。
3. 训练CNN模型，使用训练数据集进行训练，并使用验证数据集进行调整。
4. 测试CNN模型，使用测试数据集进行评估，并根据性能调整模型。

在这个过程中，可以使用像Python和TensorFlow等开源工具来简化开发过程。