机器学习1.导入手写数据集，探索数据，对数据进行预处理(方差过滤)。 2.进行一次简单的建模，看看模型本身（参数取默认值）在数据集上的表现。

机器学习中，首先从手写数据集中开始，这通常包含一系列图片样本，每张图片对应特定的手写字体。导入数据时，你需要加载库如NumPy或Pandas，并查看数据的基本结构、类别分布以及图像的质量。为了探索数据，你可以做以下步骤：

1. **数据加载和初步检查**：使用`load_data()`等函数读取文件，然后通过`head()`、`describe()`等方法观察数据的前几行和统计特性。

2. **可视化**：画出一些样图，了解特征之间的关系，比如使用Matplotlib展示一些图像及其对应的标签。

3. **预处理**：
- **归一化或标准化**：确保所有数值特征在同一尺度上，例如使用`sklearn.preprocessing.StandardScaler`。
- **异常检测**：检查并移除可能影响模型的极端值或离群点。
- **缺失值处理**：填充或删除含有缺失值的数据。
- **方差过滤**：如果发现某些特征方差过小或过大，可能对模型训练无明显帮助，可以选择剔除或者转换方差。

4. **数据划分**：将数据划分为训练集、验证集和测试集，通常比例为70%训练、15%验证和15%测试。

接着进入模型构建阶段，可以采用线性回归、决策树或神经网络（如Keras中的简单模型）作为起始模型。由于参数默认设置可能并不优化，你可能会调整参数，比如设置随机种子、选择适当的损失函数和优化器。构建模型后：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 划分数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并初始化模型（这里以线性回归为例）
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

最后评估模型的表现，通常是计算预测值与真实值的均方误差（MSE）、R²分数等指标。通过这个简单的流程，你可以初步理解模型在给定数据集上的性能。