概論：

機器學習是對研究問題進行模型假設，利用計算機從訓練數據中學習得到模型參數，并最終對數據進行預測和分析，其基礎主要是歸納和統計。

深度學習是一種實現機器學習的技術，是機器學習重要的分支。其源于人工神經網絡的研究。深度學習的模型結構是一種含多隱層的神經網絡。通過組合低層特征形成更加抽象的高層特征。

一.機器學習

二.從簡單線性分類器到深度學習

1.簡單線性分類器

2.深度學習 

三、數據集及其拆分

（1）lris（鳶尾花）數據集

打開UCI Machine Learning Repository，下載Iris數據集

 上述樣本標簽分為： 

（2）類別標簽

ground turth：可翻譯為地面實況。在機器學習領域一般用于表示真實值、標準答案等，表示通過直接觀察收集到的真實結果。

gold standard：可譯為金標準。醫學上一般指診斷疾病公認的最可靠的方法。

在機器學習領域，更傾向于使用“ground truth”。</