为以下数据集训练一个分类器，并报告其准确性。


数据集：手写数字识别数据集 MNIST
使用MNIST手写数字识别数据集，可以训练一个分类器来预测输入的数字。具体地，可以使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）来训练一个分类器。在测试集上评估训练好的模型，可以得到一个准确性指标，例如正确分类的图像数量占总共测试集图像的比例，通常称为准确率。对于MNIST数据集的分类任务，训练好的模型可以达到95%到99%的准确率。