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训练100轮，每轮批次大小10，批次数量是10，训练完成后（共训练次数是100*10=1000次），观察分类预测输出值，训练的效果还不错（因为是鸢尾花简单的数据集:D）但想提供更强大的训练控制，就需要理解Model的compile与fit函数实现的细节。通过继承 Model 类并在 call 方法中实现自己的前向传播，以创建自己的完全定制化的模型。这种模式之所以称为函数式模型，是因为Layer提供了几种函数式调用方式，通过这种调用建立层之间的网络模型。函数式模型的示例代码-使用Layer的apply函数。

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。