利用SVM构建一个能对手写数字进行识别的分类器。（可以采用sklean中提供的手写字数据集）

好的，针对您的问题，我可以为您提供以下步骤：

1. 导入必要的库和手写数字数据集。您可以使用sklearn中提供的手写数字数据集，代码如下：

from sklearn import datasets
digits = datasets.load_digits()

2. 对数据进行预处理。由于SVM算法对数据的范围敏感，因此需要将数据进行标准化处理。您可以使用sklearn中的StandardScaler来完成标准化操作，代码如下：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(digits.data)
y = digits.target

3. 将数据集拆分为训练集和测试集。我们需要使用训练集来训练SVM模型，并使用测试集来评估模型的性能。您可以使用sklearn中的train_test_split函数来拆分数据集，代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

4. 训练SVM模型。在这里，我们将使用sklearn中的SVC类实现SVM分类器。您可以使用不同的内核函数和超参数来训练模型，以获得更好的性能。代码如下：

from sklearn.svm import SVC
svm = SVC(kernel='rbf', C=10, gamma=0.1)
svm.fit(X_train, y_train)

5. 评估模型性能。使用测试集来评估模型的性能。您可以使用sklearn中的accuracy_score函数来计算模型的准确性，代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = svm.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

综上所述，以上五个步骤可以帮助您利用SVM构建一个能对手写数字进行识别的分类器。