一点一木

这篇文章从零实现一个可运行的 mini-GPT，用通俗解释和代码示例带你理解分词、训练和生成，让零基础也能上手训练属于自己的小型语言模型。

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本文为初学者介绍了人工智能（AI）与机器学习（ML）的基本概念，重点讲解了线性回归算法。通过一元和多元线性回归的原理、优化方法及实际案例，展示了其在数据分析与预测中的应用。配以代码示例和图表，帮助读者直观理解模型构建与评估。最后，总结了线性回归的重要性，并建议进一步学习正则化方法以提升模型性能。

Matplotlib默认不支持中文显示，本文通过字体安装与配置，详解解决中文乱码及负号显示问题的方法。

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机理解和处理人类语言。本文介绍了NLP的基础概念、技术原理及其应用，涵盖文本预处理、分词、语义分析等内容，并通过实例展示NLP在实际生活中的应用。通过简明易懂的方式，帮助读者理解NLP技术如何提升计算机与人类语言的互动。

本文从AI开发的核心——数据集入手，全面解析了数据集的分类、获取资源、加载与预处理、自定义创建以及数据扩增等内容。通过结合TensorFlow的实际案例（如MNIST手写数字识别），展示了AI模型训练的完整流程，同时提供优化策略，帮助小数据集实现高效表现。文章还展望了AI的未来方向，鼓励探索复杂数据集、先进模型架构及实际部署，为AI学习和实践奠定基础。

本教程面向零基础用户，详细讲解了从数据准备到模型训练、优化和部署的完整流程。通过加利福尼亚房价预测任务，用户学习了机器学习和深度学习的基本概念，包括数据预处理、模型选择、神经网络构建与训练，以及利用 Flask 和 Streamlit 实现模型部署的实际操作。教程内容循序渐进，覆盖线性回归到多层神经网络的实现，旨在帮助读者快速上手 AI 开发，掌握从理论到实践的核心技能，为进一步探索人工智能奠定基础。