24.11.11

实验总结
通过一系列机器学习实验，我不仅深入理解了不同算法的原理，还掌握了如何使用Python进行实际操作，从而加深了对各类模型的理解和应用能力。每个实验的过程中，我学会了如何有效地处理数据、训练和评估模型，以及如何利用交叉验证来提升模型的泛化能力。特别是在逻辑回归、决策树、支持向量机、BP神经网络、朴素贝叶斯、K均值聚类和随机森林等经典算法的实现中，我深刻认识到模型选择、特征处理、超参数调优等环节对最终效果的决定性作用。
在这过程中，我也意识到，尽管传统机器学习算法在很多场景下表现良好，但当面对更复杂的任务或海量数据时，深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）展现出巨大的潜力。TensorFlow和PyTorch提供了更强大的自动求导机制、优化算法和GPU加速能力，使得模型的训练与调优更加高效，尤其适用于深度神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等复杂模型。
未来，我希望能深入学习和掌握TensorFlow与PyTorch的应用，进一步扩展我的机器学习知识与实践技能。特别是在深度学习的领域，我计划逐步掌握如何构建、训练和调优深度学习模型，并探索如何在实际项目中高效地应用这些技术。