寒假里的成长故事：收获知识与温暖的点点滴滴

寒假，对于每一个学生来说，都是一段特殊的时光。它既是放松身心的时刻，也是自我成长的重要阶段。在这篇文章中，我将分享几个关于寒假里的成长故事，这些故事不仅让我收获了知识，更让我感受到了温暖的点点滴滴。

一、自主学习，拓展知识面

寒假期间，我给自己制定了一个学习计划。每天早上，我会先阅读一些专业书籍，如《深度学习》和《机器学习》。这些书籍让我对人工智能有了更深入的了解，也激发了我对这个领域的兴趣。

1.1 深度学习

在阅读《深度学习》的过程中，我学会了如何构建神经网络，以及如何使用这些网络来解决实际问题。以下是一个简单的神经网络构建代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义神经网络结构
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

1.2 机器学习

在阅读《机器学习》的过程中，我了解了各种机器学习算法，如决策树、支持向量机等。以下是一个使用决策树进行分类的代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.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)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))