解释：model.fit(X_train, Y_train, batch_size=128, epochs=5, validation_split=0.2)

这是一个机器学习中用来训练模型的方法，其中的参数含义如下：

- X_train：输入数据集；
- Y_train：标签数据集；
- batch_size：每次训练的数据批次大小；
- epochs：训练次数；
- validation_split：验证集大小。

该方法将训练数据拆分成多个批次，经过多次循环迭代，逐渐调整模型的参数，使得预测结果与真实结果的差距不断缩小，达到最优化的效果。同时，使用 validation_split 参数可以将部分训练数据用作验证集来测试模型的性能，并且在过拟合的情况下提前停止训练。

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解释：model.fit(X_train, Y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_split=0.2)

这段代码是一个机器学习模型的训练过程。其中，X_train是训练数据的输入，Y_train是训练数据的标签或输出。batch_size指定每个训练批次的样本数量，epochs是指训练轮次的数量。validation_split是指将训练数据的一部分用于验证，其值为0.2表示使用训练数据的20%作为验证数据集。模型将在训练数据和验证数据上进行训练，进行一定数量（由epochs指定）的训练轮次，每个轮次训练会使用batch_size大小的数据批次。

history = model.fit(X_train, y_train, batch_size = 50, validation_split=0.2, epochs = 100, verbose = 1)

这段代码使用了Keras深度学习框架中的fit函数来训练模型。其中，X_train和y_train是训练数据集和标签集，batch_size表示每次训练时使用的样本数，validation_split表示将训练数据集划分的比例用于验证集，epochs表示训练的轮数，verbose表示输出训练过程中的详细信息。训练完成后，history将保存每个epoch的损失和准确率等指标。