周末去郊区农家逛荡，路过瓜园，从农地里买了一个西瓜。回到家后，就火烧眉毛地把这个西瓜放在案板上，准备把它切开之后尝尝。心想瓜地里刚摘的新鲜必定很好吃，看这个西瓜的样子应该是会很甜的。java
一刀下去切开后却傻眼了，根本就没有红色的果肉，也不是那种黄色品种的西瓜，里面的果肉居然是白色的。看到这样的西瓜给个人第一感受就是变异了，感受切开的不是西瓜，而是一个冬瓜，里面没有一点红色的果肉，全都是皮同样的东西。web
瞅着这玩意儿让我心情半天不能平静，这是冬瓜出轨了？仍是西瓜变心了？难道是黄瓜长胖了？多是冬瓜纹身了，只能感慨社会真是太复杂。算法
这么可贵的稀奇物不得发个圈啊，不发还好一发心理更不淡定了，朋友们一致认为，这是西瓜和冬瓜在一块儿了……（在一块儿，在一块儿……这画面无法脑补~~~）微信
初学AI的我，脑壳里忽然冒出一个诡异的念头，我作我的挑选个西瓜还这样，那么若是机器识别西瓜和冬瓜时如何能作到精准。
网络
立马给本身立个研究项目：AI分辨冬瓜和西瓜机器学习
如今有一堆数据集，让咱们分类出西瓜和冬瓜，若是只有两个特征：形状和颜色，可能无法分区来(我就上了这个当啊，呜呜~~)；svg
若是特征的维度有：形状、颜色、瓜瓤颜色、瓜皮的花纹等等，可能很容易分类出来；学习
若是特征是：形状、颜色、瓜瓤颜色、瓜皮花纹、瓜蒂、瓜籽的数量，瓜籽的颜色、瓜籽的大小、瓜籽的分布状况、瓜籽的XXX等等，颇有可能会过拟合，譬若有的冬瓜的瓜籽数量和西瓜的相似，模型训练后这类特征的权重较高，就很容易分错，那样估计冬瓜又得被识别为西瓜了。
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忽然又想到了特征工程，估计就是由于这样相似的问题，在特征工程上须要花不少时间和精力，才能使模型训练获得一个好的效果。优化
然而神经网络的出现使咱们不须要作大量的特征工程，譬如提早设计好特征的内容或者说特征的数量等等，咱们能够直接把数据灌进去，让它本身训练，自我“修正”，便可获得一个较好的效果。
一顿思索下来，立马跑回卧室，代码码起来~~~~
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