基于逻辑回归的MNIST字符分类识别代码
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简介：
本项目通过逻辑回归算法实现对MNIST数据集中的手写数字进行分类识别，并提供完整的训练及预测代码。
使用逻辑回归进行MNIST手写字符识别的代码示例可以采用Python语言编写。下面是一个简单的步骤概述：
1. 导入所需的库：
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
```
2. 加载MNIST数据集并进行预处理，例如标准化特征值。
3. 将数据划分为训练集和测试集：
```python
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y)
```
4. 初始化逻辑回归模型，并使用训练数据拟合该模型。
5. 使用验证集评估模型性能，可以调整参数以优化结果。
6. 最后，在整个测试集上进行预测并计算准确率等指标。
以上步骤为构建一个简单的MNIST手写字符识别系统提供了基本框架。
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