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本文介绍了使用逻辑回归（LR）在MNIST数据集上创建神经网络的过程，包括数据导入处理、神经网络搭建、损失函数计算、采用Adam优化器以及计算准确率。通过设置dropout提高模型性能，最后展示模型训练结果。
机器学习简要介绍，NLP基础+实战 让机器“写小说”教程-慕课网 (imooc.com)
目录
配置
anaconda+pycharm+virtualenv环境
代码
数据集导入及处理
mnist 6w训练数据，1w测试数据，按批次batch size存入内存，共有n batch个批次
placeholder存放外部输入的数据，并且不可改变
列为784=28*28，行不确定为n
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