高级机器学习教程

在这个部分，我们将深入探讨机器学习的高级概念和技术。以下是一些关键主题：

• 深度学习框架：介绍 TensorFlow 和 PyTorch 等流行的深度学习框架。
• 模型优化：如何通过调整超参数来提高模型的性能。
• 迁移学习：利用在大型数据集上预训练的模型来解决新的问题。
• 自然语言处理：处理和生成自然语言的高级技术。

资源

• TensorFlow 官方文档
• PyTorch 教程

实例：神经网络

神经网络是机器学习中最核心的部分之一。以下是一个简单的神经网络示例：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
  tf.keras.layers.Dense(1)
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='mean_squared_error')

图片：神经网络结构

下一部分

想要了解更多关于机器学习的基础知识？请访问我们的机器学习入门教程。