以Mnist手写数据集为基础，利用机器学习方法完成对数据的分类。

以下是使用机器学习方法对MNIST手写数据集进行分类的示例：

# 导入所需的库
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(mnist.data, mnist.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

这段代码首先导入了所需的库，然后使用`fetch_openml`函数加载了MNIST数据集。接下来，将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集占80%。然后，创建了一个逻辑回归模型，并在训练集上进行训练。最后，使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率。