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机器学习是对研究问题进行模型假设，利用计算机从训练数据中学习得到模型参数，并最终对数据进行预测和分析，其基础主要是归纳和统计。
深度学习是一种实现机器学习的技术，是机器学习重要的分支。其源于人工神经网络的研究。深度学习的模型结构是一种含多隐层的神经…概论：
机器学习是对研究问题进行模型假设，利用计算机从训练数据中学习得到模型参数，并最终对数据进行预测和分析，其基础主要是归纳和统计。
深度学习是一种实现机器学习的技术，是机器学习重要的分支。其源于人工神经网络的研究。深度学习的模型结构是一种含多隐层的神经网络。通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征。
一.机器学习 二.从简单线性分类器到深度学习
1.简单线性分类器 2.深度学习 三、数据集及其拆分
（1）lris（鸢尾花）数据集
打开UCI Machine Learning Repository，下载Iris数据集 上述样本标签分为： （2）类别标签
ground turth：可翻译为地面实况。在机器学习领域一般用于表示真实值、标准答案等，表示通过直接观察收集到的真实结果。
gold standard：可译为金标准。医学上一般指诊断疾病公认的最可靠的方法。
在机器学习领域，更倾向于使用“ground truth”。/
