🌟Mnist手写数字数据集：用Softmax玩转手写识别🌟

在人工智能的世界里，Mnist手写数字数据集是一个非常经典的入门项目！✨这个数据集包含了成千上万张28x28像素的手写数字图片（0-9），是训练模型识别手写文字的绝佳素材。今天，我们就用Softmax回归来实现一个简单的手写数字分类器！📚💻

首先，我们需要加载本地的Mnist数据集，确保每张图片都被正确读取。接着，通过构建一个Softmax模型，将输入图片的像素值作为特征，映射到0-9的输出类别中。训练过程中，我们利用梯度下降法不断优化模型参数，使它能更准确地预测数字。👀📈

最终，当你输入一张新的手写数字图片时，模型会迅速给出预测结果！🎉例如，你画了一个“7”，模型就能快速识别出来。这不仅是一个有趣的小项目，更是理解深度学习原理的好机会哦！🚀💡

快来试试吧，让我们的Softmax模型成为你的私人数字助手！🎯📝