2025.2.3（周一）

随着大数据的应用，深度学习已经成为数据分析中的重要工具。特别是在图像识别、自然语言处理等领域，深度学习的能力已远超传统算法。在学习过程中，常见的问题是如何选择合适的深度学习框架，如何处理大规模数据，以及如何避免过拟合。

如何使用深度学习处理大规模数据？

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设数据包含特征X和目标变量y
data = pd.read_csv('large_data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建深度学习模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test Accuracy: {test_accuracy}')