TensorFlow 教程：机器学习基础 🧠

欢迎来到 TensorFlow 的机器学习基础入门！本教程将带你了解机器学习的核心概念，并通过简单示例掌握如何使用 TensorFlow 实现基本模型。📚

什么是机器学习？🤖

机器学习是让计算机通过数据学习规律并做出预测的技术。TensorFlow 作为强大的深度学习框架，提供了丰富的工具来简化模型开发流程。

主要类型

• 监督学习（如线性回归、分类）
• 无监督学习（如聚类、降维）
• 强化学习（如策略优化）

快速上手 🚀

1. 安装 TensorFlow

   pip install tensorflow
   

2. 数据准备
   使用 tensorflow.data 进行数据加载与预处理。
3. 模型构建
   通过 tf.keras 搭建神经网络模型。

实战示例 📈

让我们用一个简单的线性回归模型来预测房价：

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=[1])
])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
model.fit([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], epochs=10)

推荐学习路径 📚

• TensorFlow 高级主题：深入神经网络与优化技巧
• 机器学习实战项目：通过案例巩固知识

小贴士 💡

• 使用 tf.data.Dataset 可提高数据处理效率
• 通过 tf.keras.callbacks 监控模型训练过程

探索更多 TensorFlow 教程，开启你的AI学习之旅！🌈