欢迎来到 TensorFlow 机器学习实战练习专区！这里为你准备了从基础到进阶的完整学习路径，包含代码示例、实战项目和详细解析。🌟

📚 课程大纲

  1. TensorFlow 基础入门

    • 安装与环境配置 🛠️
    • 张量操作与计算图构建 📈
    • 会话管理与变量初始化 🔁

  2. 经典机器学习算法实现

    • 线性回归模型 📊
    • 支持向量机（SVM）训练 📌
    • 随机森林与神经网络对比 🌳🧠

  3. 实战项目

    • 手写数字识别（MNIST） 🖋️
    • 房价预测分析 📉
    • 图像分类挑战 📷

🧩 代码示例

# 一个简单的线性回归示例
import tensorflow as tf

# 定义数据
X = tf.constant([[1], [2], [3]], tf.float32)
Y = tf.constant([[0], [1], [2]], tf.float32)

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,))
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X, Y, epochs=10)

🌐 扩展学习

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📚 推荐阅读

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本教程所有代码均通过 TensorFlow 2.12 测试，建议搭配 Colab 实验环境 使用以获得最佳体验。