手写数字识别 逻辑回归

针对手写数字识别任务，逻辑回归是一种简单而有效的分类算法。它可以将输入的特征向量映射到一个概率值，表示该样本属于某个类别的概率。在手写数字识别中，我们可以将每个数字的像素值作为特征向量，然后训练一个逻辑回归模型来对数字进行分类。

具体来说，我们可以将每个数字的像素值展开成一个向量，然后将这个向量作为逻辑回归模型的输入。模型的输出是一个概率值，表示该样本属于数字0~9中的某一个。我们可以使用交叉熵损失函数来训练模型，优化模型参数使得预测结果与真实标签之间的误差最小化。

当模型训练完成后，我们可以使用它来对新的手写数字进行分类。具体来说，我们将待分类的数字的像素值展开成一个向量，然后输入到训练好的逻辑回归模型中，得到一个概率分布。最终，我们将概率最大的类别作为该数字的预测结果。