大概需要20分钟
跟随小博主，每天进步一丢丢
大家盼望的中秋节和十一已经基本都要过去了，大家是不是都玩的挺开心呀？（哎，我可没0.0，基本没离开过实验室，别认为我在学习
，并木有。感觉做了很多无用功，一直调参也没调出好的结果，大导师交给的一些事也没完成，啊！）
说正事。
今天早上在肚子疼，就到了一个神秘的地方刷了刷知乎，发现了一个有趣，做的很认真的视频，不能白看，在这里分享给大家！
目录
数据讲解：00:25
数据代码：01:19
模型讲解：01:43
模型代码：02:58
学习讲解：03:44
学习代码：06:10
训练可视化：07:57
活不好一生：09:04
知识点
视频中的梯度可视化大家可以自己操作。代码https://github.com/YJango/Tensorflow-eager-execution/tree/master/learn也在 github 里。
想要更透彻的理解以上的概念，请用参数尽可能少的深度模型来拟合北京出租车距离与价格的关系，不超 3 公里 都是 14 元，超过的部分 2.5 元每公里。 同时。调节学习速率， 批量值，次数等高参来感受它们对模型训练的印象。关键在于测试集（模型没见过的数据）的误差。
github 的 M01 视频文件夹里又增加了 完成以上操作需要理解的编程概念。变量， 函数， 列表， 字典，类，矩阵操作。新入门编程的同学需要这些概念。遇到任何不会的知识请善用互联网。以后会谈到学习计算机语言的一些思维习惯如何改掉。
视频
目录
线性代数：01:20
微分积分：05:35
明确任务：07:55
知识点
任何一个知识，一定可以用一句话来概括它某刻的作用。不是概括是什么，而是该某刻的作用。拿快递时眼前的人可能是一个9岁女儿的父亲，一个好丈夫，还是一个孝顺儿子，继续下去会淹没在细节中。但此时此刻对你而言，他就是快递员。
因为变量和函数可以指代任何符合该关系的事物，所以要先要搞清什么是任务，明确字母指的是什么。看不懂公式不是因为有多难，而是不知道公式指的是什么。
足够细心的你可能会猜出来，视频是将所有知识重新分配给了 Summary，Data，Model，Learn 四部分。首字母表示模块，序号表示深浅度。
视频
总之，希望对你有帮助吧。
sketch n. 素描
v. 概述，草拟
pillar n. 柱子，支柱；强大支柱者
riddle n. 谜；谜语
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