ML：2-2-1 Tensorflow

【吴恩达p60-61】

1. Tensorflow实现

1. 继续看手写数字识别的例题
2. 第一步，我们上周学习了。
3. 第二步，让Tensorflow去编译模型。最重要的一步是通过指定你想使用的loss函数。（这里我们会用BinaryCrossentropy）
4. 第三步，使用fit函数告诉Tensorflow将在第一步中指定的model，和第二步中指定的cost function拟合到XY。（第3步是用来训练模型的）
5. epoch是一个专业名词，指定gradient descent步骤的数量。

2. 模型训练细节

【了解Tensorflow训练模型的代码细节。】

1. 训练模型的三个步骤：
   1. 定义模型f(x)。
   2. 找出loss + cost function。（loss是单个样本的误差，cost是整体的误差和）
   3. 训练数据，最小化cost function。（ex. 使用gradient descent）
2. 使用这3步训练neural network的模型：
   1. 定义model的式子。
   2. compile模型，并且告诉它