keras是一个很简单的机器学习工具。集成了google的tensorflow和theano。
在看网上的关于keras的机器学习的例子时，重复性都很高。而且使用的都是minst之类的数据集。
对于实际使用来说，实用价值不大。
个人理解（非专业领域），机器学习的过程，可以简化成中学时候的解方程。即，给定一系列坐标轴上的点，求出这些点所在的函数。
所谓点，由（x,y）两个属性来描述它的位置。即对应keras里的'x_train'和'y_train'。区别是，数据的形式。
x_train里是所有的x轴上的坐标，是‘题目’；y_train里是y轴上的坐标，是‘答案’。
机器学习的过程，就是从‘题目’对应的‘答案’里，找出统一的规律。
