机器学习（三）：逻辑回归应用_手写数字识别_OneVsAll_Python

三、逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll

• github地址:https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python
• 逻辑回归具体的内容请参考上篇博客

1、随机显示100个数字

• 我没有使用scikit-learn中的数据集，像素是20*20px，彩色图如下
  
  灰度图：
  
• 实现代码：

# 显示100个数字
def display_data(imgData):
    sum = 0
    '''
    显示100个数（若是一个一个绘制将会非常慢，可以将要画的数字整理好，放到一个矩阵中，显示这个矩阵即可）
    - 初始化一个二维数组
    - 将每行的数据调整成图像的矩阵，放进二维数组
    - 显示即可
    '''
    pad = 1
    display_array = -np.ones((pad+10*(20+pad),pad+10*(20+pad)))
    for i in range(10):
        for j in range(10):
            display_array[pad+i*(20+pad):pad+i*(20+pad)+20,