TensorFlow 游乐场方法及神经网络的简介

TensorFlow 游乐场(http://playground .tensorflow.org） 是一个通过网页浏览器就可 以训练的简单神经网络并实现了可视化训练过程的工具 。
在机器学习中，所有用于描述实体的数字的组合就是一个实体的特征向量（ feature vector）

通过特征提取，就可以将实际问题中的实体转化为空间中的点。
综上所述，使用神经网络解决分类问题主要可以分为以下 4 个步骤。
l. 提取问题中实体的特征向 量作为神经网络的输入。不同的实体可以提取不同的特征向量，
2 . 定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入得到输出 。这个过程就是神经网络的前向传播算法，
3. 通过训练数据来调 整神经网络中参数的取值，这就是训练神经网络的过程。
4. 使用训练好的神经网络来预测未知的数据。