用mnist簡單訓練個邏輯回歸（單層神經網路）

先說個小事情

這個功能挺方便。

import requests

data_path = path("data") 
path = data_path / "mnist"
path.mkdir(parents=true, exist_ok=true)
url = "" 
filename = "mnist.pkl.gz"
if not (path / filename).exists():
content = requests.get(url + filename).content
(path / filename).open("wb").write(content)

import pickle

import gzip
with gzip.open((path / filename).as_posix(), "rb") as f:
((x_train, y_train), (x_valid, y_valid), _) = pickle.load(f, encoding="latin-1")
#每張尺寸是 28 x 28，被儲存為長度為 784（=28x28）的向量。可以利用 `matplotlib` 看看其中一張影象，想要將其展示出來首先還需要先把其 reshape 為2d。
#改變資料集形式

				
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