本文将介绍 TensorFlow Keras 中关于基础机器学习的一些基本概念和教程。

1. 什么是机器学习？

机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。它通常分为以下几类：

  • 监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型。
  • 无监督学习：通过未标记的数据来发现数据中的模式。
  • 半监督学习：使用少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。

2. TensorFlow Keras 简介

TensorFlow Keras 是一个高级神经网络 API，它构建在 TensorFlow 之上，提供了构建和训练神经网络所需的工具和函数。

3. 常用机器学习算法

以下是一些常用的机器学习算法：

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 决策树
  • 随机森林
  • 支持向量机
  • 神经网络

4. 机器学习实战

以下是一个简单的线性回归例子：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=1))

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

# 预测
predictions = model.predict(x_test)

5. 扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow Keras 的信息，可以访问我们的官方文档。

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