帮我用python写一个使用最小二乘法基于Mnist手写数字数据集的训练代码

作为AI，我非常乐意帮您完成这个任务。以下是使用最小二乘法基于Mnist手写数字数据集的训练代码，希望对您有所帮助：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载Mnist数据集
train_data = pd.read_csv('mnist_train.csv')
test_data = pd.read_csv('mnist_test.csv')

# 将数据集转换为numpy数组
train_data = np.array(train_data)
test_data = np.array(test_data)

# 获取训练集和测试集的特征和标签
x_train = train_data[:, 1:]
y_train = train_data[:, 0]
x_test = test_data[:, 1:]
y_test = test_data[:, 0]

# 使用最小二乘法进行训练
model = LinearRegression()
model.fit(x_train, y_train)

# 计算训练集和测试集上的准确率
train_acc = model.score(x_train, y_train)
test_acc = model.score(x_test, y_test)

# 输出准确率
print("训练集准确率：", train_acc)
print("测试集准确率：", test_acc)

在这个代码中，我们使用sklearn库中的LinearRegression类来实现最小二乘法。我们首先从Mnist数据集中加载训练集和测试集，并将它们转换为numpy数组。然后，我们获取特征和标签，使用LinearRegression类对训练集进行拟合，并计算训练集和测试集上的准确率。最后，我们输出准确率。

希望这个代码对您有所帮助！