机器学习神经网络练习题

好的，以下是一些机器学习和神经网络的练习题：

1. 使用MNIST数据集，构建一个多层神经网络，实现手写数字的分类任务。可以尝试使用不同的激活函数、优化器、学习率等参数，比较它们的性能。

2. 使用CIFAR-10数据集，构建一个卷积神经网络，实现图像分类任务。可以尝试使用不同的卷积层数、池化层数、Dropout层数等参数，比较它们的性能。

3. 实现一个简单的线性回归模型，使用随机梯度下降算法训练模型，预测房价。

4. 实现一个简单的逻辑回归模型，使用批量梯度下降算法训练模型，预测肿瘤是否为恶性。

5. 使用Kaggle上的某个数据集（如Titanic生存预测），尝试使用各种机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）进行建模，比较它们的性能。

以上是一些机器学习和神经网络的练习题，希望对你有所帮助。