实验内容（4学时） 1.应用Python设计简单的机器学习应用逻辑 2.能够调试机器学习代码并运行通过 二实验目的与要求： 通过实例能够理解简单的机器学习问题，并能够调试简单的代码。 三实验条件： Python3.7以上版本 四实验步骤 手写数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别领域研 究的课题之一。 MNIST数据集是一个真实世界中采集的手写数字图像数据集，它由NIST 会议收集并持有，可到MNIST主页免费获取该数据集。这个数据集一共含有4 个文件，分别存储训练数据、训练标签、测试数据、测试标签。文件以二进制文 件形式存储，不过我们可以很容易编写一段小代码将其转换成图像。训练集共含 有60000个样本，测试集含有10000个样本，这些样本收集自500位不同的人 的手写字体。 注意：本实验代码仅供参考，根据自己的环境配置调试出基本功能即可，另 外，由于电脑配置的原因，不要求使用很多的图像进行训练，结果不要求精度， 实现功能，完成流程即可。 1.数据读取

您好！感谢您提供的实验内容。根据您的要求，下面是一个简单的Python代码段，用于读取MNIST数据集：

import numpy as np
import struct

def load_data():
    # 读取训练数据
    with open('train-images.idx3-ubyte', 'rb') as f:
        magic, num_images, rows, cols = struct.unpack(">IIII", f.read(16))
        images = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).reshape(num_images, rows, cols)

    # 读取训练标签
    with open('train-labels.idx1-ubyte', 'rb') as f:
        magic, num_labels = struct.unpack(">II", f.read(8))
        labels = np.fromfile(f, dtype=np.uint8)

    # 读取测试数据
    with open('test-images.idx3-ubyte', 'rb') as f:
        magic, num_images, rows, cols = struct.unpack(">IIII", f.read(16))
        test_images = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).reshape(num_images, rows, cols)

    # 读取测试标签
    with open('test-labels.idx1-ubyte', 'rb') as f:
        magic, num_labels = struct.unpack(">II", f.read(8))
        test_labels = np.fromfile(f, dtype=np.uint8)

    return images, labels, test_images, test_labels

# 调用函数读取数据
train_images, train_labels, test_images, test_labels = load_data()

以上代码使用了Python的`struct`模块来解析二进制文件，并将图像和标签存储在NumPy数组中。您需要将MNIST数据集的四个文件（训练数据、训练标签、测试数据和测试标签）放在与代码文件相同的目录下，并分别命名为`train-images.idx3-ubyte`、`train-labels.idx1-ubyte`、`test-images.idx3-ubyte`和`test-labels.idx1-ubyte`。

请注意，这只是一个示例代码，您需要根据自己的环境配置进行适当的调试和修改。实现基本功能并完成流程即可，不需要追求精度。

如果您有任何问题或需要进一步帮助，请随时告诉我。