MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例，由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集，有60000个训练集和10000个验证集，是个非常适合初学者入门的训练集。这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果，也能看出机器学习的算法的演进史，从早期的线性逻辑回归到K-means，再到两层神经网络，到多层神经网络，再到最近的卷积神经网络，随着的算法模型的改善，错误率也不断下降，所以目前这个数据集的错误率已经可以控制在0.2%左右，基本和人类识别的能力相当了。
这篇文章的例子我们会用一个更加有趣点的数据集 notMNIST，和MNIST不同的是它是一个各种形态的字母的数据集合，总共有a~j 10个字母组成，字母a相对应的一些图片如下：
在这个例子中，我们会使用TensorFlow和sklearn等库，对数据集进行一系列处理，最终使用逻辑回归模型来进行机器学习并且预测。
1. 准备环境
