采用线性模型logistic回归实现手写数字的识别的Python代码

以下是一个简单的采用线性模型logistic回归实现手写数字的识别的Python代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.25, random_state=0)

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

# 训练模型
logreg.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = logreg.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)

print("准确率：", accuracy)

注意：这只是一个简单的示例代码，实际上手写数字识别需要更复杂的模型和算法。