笔记|李宏毅老师机器学习课程，视频18Fizz Buzz in Tensorflow
《学习笔记》专栏·第21篇
文 | MLer
718字 | 2分钟阅读
【数据科学与人工智能】开通了机器学习群，大家可以相互学习和交流。请扫描下方二维码，备注：姓名-ML，添加我为好友，诚邀你入群，一起进步。
感谢李宏毅老师的分享，他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站：
http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。
这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。因为这个视频是在Youtube上面，有些朋友可能无法观看，我把它搬运下来放在云盘上面，大家点击阅读原文，就可以直接在手机随时随地观看了。再次，感谢李老师的付出和贡献。
这门课，共有36个视频，每个视频播放的时间不一。我按着视频播放的顺序，观看，聆听和学习，并结合讲义，做学习笔记。我做学习笔记目的有三：
1 帮助自己学习和理解机器学习
2 记录机器学习的重要知识、方法、原理和思想
3 为传播机器学习做点事情
视频18：Fizz Buzz in Tensorflow
一、Fizz Buzz的有趣例子
李老师有趣的分享了一个面试题目，并且通过Keras做实验，进行了演示。
创意的地方，有以下三点：
第一，把输入的数字采用二进制表示，输出的使用one-hot编码
第二，对于训练集做性能分析，若是发现性能不佳的时候，调整神经网络的结构，即层数，从而让寻模型在训练集学习到一个更好的函数
第三，对比分析训练集和测试集上面的性能
我们在做模型和应用模型的时候，首先要对问题的定义、抽象和描述，需要做深入地思考。正确的问题，是我们解决问题和创造价值的源头。
更多详细的内容，请点击阅读原文，查看视频。
朋友们，在学习中有什么问题或者想法，请加入机器学习群，大家一起讨论，共同进步。
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