欢迎来到Python机器学习的进阶领域！以下内容将带你探索更复杂的算法与实战技巧，适合有一定基础的学习者。🚀

1. 深度学习框架实战

使用TensorFlow和PyTorch构建神经网络模型

  • 图像识别：通过CNN实现MNIST手写数字分类
  • 自然语言处理：用Transformer模型进行文本生成
  • 强化学习：基于DQN算法的环境交互训练
深度学习

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2. 高级数据处理技术

提升模型性能的关键数据预处理方法

  • 数据增强（Data Augmentation）
  • 特征工程（Feature Engineering）
  • 分布式数据处理（Dask/Multiprocessing）
数据处理

3. 模型优化与调参

  • 超参数调优（Hyperparameter Tuning）
  • 正则化技术（L1/L2 Regularization）
  • 梯度下降变种（Adam/Warmup）

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4. 高级应用案例

  • 用GAN生成合成数据
  • 构建推荐系统（Collaborative Filtering）
  • 实时预测系统设计
高级应用

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