我们什么叫硬Train呢，就是看起来好像不能train的东西，我们用机器学习train出来，比如之前有个人应聘IT公司，HR让他用机器学习做出来如下事情，输入一个数，我们如果是3的倍数就输出Fizz,如果是5的倍数就输出Buzz，如果都是就是FizzBuzz，如果既不是3的倍数也不是5的倍数就输出自身
插图1
代码很可惜没有搞到，但是当增加了神经元个数时发现准确率可以有效提高
我自己写的代码入口https://fishc.com.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=132415&extra=page%3D1%26filter%3Dtypeid%26typeid%3D393
代码解释：
感觉没什么好说的，就是自己造数据，但是问题来了，我第一次将x_train设为前1000个数字，结果用1001-5000train准确率只有50%，但是后来将数据颠倒过来准确率就到0.994了，我的分析是样本分布的问题，因为数字小的时候并没有对二进制高阶位很好的模拟，所以模型学习不到
