ML系列：神经网络入门

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The rise of machine learning has been accompanied by a similar rise of tools and libraries to aid machine learning applications. From basic model training with scikit-learn to deep learning...

机器学习的发展依赖于工具和库的进步，如scikit-learn、PyTorch和Tensorflow。这些框架支持神经网络的创建，通过输入层、隐藏层和输出层进行预测，并使用ReLU等激活函数进行非线性转换。训练时，模型通过梯度下降和反向传播调整权重。PyTorch和Tensorflow提供高自定义性和GPU加速。选择合适的库和优化参数是构建有效神经网络的关键。