如何利用Scikit-Learn、Keras与TensorFlow构建一个简单的图像分类系统？请提供核心代码示例。

构建一个简单的图像分类系统是机器学习项目中的一个常见任务，涉及多个步骤，包括数据预处理、模型设计、训练和评估。对于想要实践这一过程的读者，我们强烈推荐《实战Scikit-Learn、Keras与TensorFlow：构建智能系统的最新教程》一书，它不仅介绍了基础概念，还提供了丰富的实践案例。

参考资源链接：[实战Scikit-Learn、Keras与TensorFlow：构建智能系统的最新教程](https://wenku.csdn.net/doc/4pmteg0d4o?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备数据集，比如使用Keras内置的数据集。然后，应用数据预处理技术，比如归一化，以确保输入数据适应模型。例如，对于图像数据，通常需要将像素值缩放到0到1之间。

接下来，使用Keras构建一个卷积神经网络（CNN），这是图像分类任务中常用的模型架构。你可以定义多个卷积层和池化层来提取特征，然后通过全连接层进行分类。对于初学者而言，可以考虑使用预定义的模型架构如VGG16、ResNet等，这些模型已经在多个数据集上验证过其有效性。

在模型训练阶段，你需要定义损失函数和优化器。对于多分类问题，交叉熵损失是一个常用的选择。你可以使用TensorFlow后端进行模型的训练。在训练过程中，你应该保存最佳模型，并使用验证集来监控过拟合情况。

最后，使用测试集评估模型性能。你可以绘制混淆矩阵或分类报告来直观了解模型在不同类别上的表现。此外，通过可视化不同层的激活图，可以对模型学习到的特征有所洞察。

整个过程中，本书提供了详细的代码示例和步骤解析，帮助读者一步步构建和理解图像分类系统的工作原理。我们建议你深入阅读相关章节，并在实践中不断尝试和优化模型，以达到最佳性能。通过这样系统的训练，你将能够更深入地理解Scikit-Learn、Keras和TensorFlow这三个工具在智能系统开发中的应用。

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