人工智能：NIST手写数字识别问题的单神经元模型实践
NIST手写数字识别问题的单神经元模型实践
按课程案例，动手完成编码实践。
在不改变模型的结构基础上，尝试采用不同的学习率、单批次样本数、训练轮数等超参数，让模型的准确率达到90%。
提交要求：
1、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式）
2、作为附件上传
评分标准：
1、完成案例中的代码，有完整的代码，模型能运行，准确率达87%以上；得6分；
2、准确率达89%以上；再得2分，否则得0分；
3、准确率达90%以上；再得2分，否则得0分；
代码：
import tensorflow.compat.v1 as tf
import matplotlib.pyplot as p
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