KNN Classifier (to solve MNIST; 120 lines and 93% accuracy)

Challenge: Create a **k-Nearest Neighbor classifier** and train it on the **MNIST** digit dataset.
It is possible to do that in less than **120 lines of code and achieve 93% accuracy** (which is not that good for MNIST, but for KNN quite nice)

Non sono specificati alcun file sorgente, test, punto di ingresso o linguaggio di implementazione. Inizia individuando le convenzioni del progetto per le implementazioni degli argomenti e determina come caricare e valutare il dataset MNIST; il lavoro è completo quando un classificatore k-nearest-neighbor si addestra su MNIST in meno di 120 righe e raggiunge circa il 93% di accuratezza.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.