【Python机器学习专栏】机器学习模型评估的实用方法
【4月更文挑战第30天】本文介绍了机器学习模型评估的关键方法，包括评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、MSE、RMSE、MAE及ROC曲线）和交叉验证技术（如K折交叉验证、留一交叉验证、自助法）。混淆矩阵提供了一种可视化分类模型性能的方式，而Python的scikit-learn库则方便实现这些评估。选择适合的指标和验证方法能有效优化模型性能。
【Python 机器学习专栏】使用 TensorFlow 构建深度学习模型
【4月更文挑战第30天】本文介绍了如何使用 TensorFlow 构建深度学习模型。TensorFlow 是谷歌的开源深度学习框架，具备强大计算能力和灵活编程接口。构建模型涉及数据准备、模型定义、选择损失函数和优化器、训练、评估及模型保存部署。文中以全连接神经网络为例，展示了从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外，还提到了 TensorFlow 的自动微分、模型可视化和分布式训练等高级特性。通过本文，读者可掌握 TensorFlow 基本用法，为构建高效深度学习模型打下基础。