本研究采用逻辑回归算法对MNIST手写数字数据集进行分类分析，旨在探索该模型在图像识别任务中的表现和优化潜力。
MNIST数据集是机器学习领域中的一个经典数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。
```python
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import datasets
# 注意：原文中的代码片段在导入sklearn.preprocessing模块时有拼写错误，正确的应该是 from sklearn.preprocessing import * 或者使用具体需要的功能进行单独导入。以下是修正后的完整示例：
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import fetch_openml # 更改了从sklearn的datasets模块中fetch_mnist为fetch_openml，以适应MNIST数据集的获取方式。
```
5星
