你能举个更复杂的机器学习模型例子吗？

当然可以，一个常见的复杂机器学习模型例子是深度神经网络（Deep Neural Network，DNN），特别是在卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）用于图像识别或深度学习网络如循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）用于自然语言处理。以TensorFlow库为例，简单的LSTM（长短期记忆网络）可用于文本生成：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 假设我们有一个序列数据集，比如每条数据是一段文本
data = ["这是一个示例文本", "这是另一个文本"]
sequences = list(zip(*[iter(data)] * 2))  # 将每个样本拆分为输入和标签

# 构建模型
model = Sequential([
    LSTM(64, input_shape=(None, len(next(iter(sequences)))), return_sequences=True),
    LSTM(32),  # 可能有多个隐藏层
    Dense(len(sequences[0]), activation='softmax')  # 输出层大小等于词汇表大小
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(sequences, sequences, epochs=10)  # 训练模型