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1.代碼：
#1 .iris數據加載
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
#2. 數據展示
iris.data
iris.feature_name
iris.target
iris.target_name
#3. 確認數據類型與數據維度
print(type(iris.data))
print(type(iris.target))
print(iris.data.shape)
print(iris.target.shape
2.量化。比如字符串，也做量化。比如Enum，要量化。比如 很高，很矮這種"定性"的詞兒都要"定量"
3.確認是numpy數組：看下圖
4.確認看下圖
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NumPy: 方便做矩陣運算
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python: 膠水語言。引入其他的包，特別特別方便。
scikit-learn: 很多算法都寫好了。給我們作為一個lib用
Jupyter notebook: 基于web，比pycharm 輕量級。代碼可以逐塊運行，可以在運行中， 實時看變量變化。
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優化準則：類似目標。比如：相同顏色的點之間 距離越短越好。同類之間的點如何如何..
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標簽 是y
特征向量是input
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我們看新聞A，電腦推送類型新聞，也屬于聚類，不是分類。是自動識別 文章之間的相似度。
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數據預處理
跟之前老師觀點一樣：數據決定模型表現的上限（天花板），算法、調參決定高度，這個高度在天花板下面。
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人工智能核心方法：機器學習、深度學習
機器學習是一種實現人工智能的方法，
深度學習是一種實現機器學習的技術。
機器學習：使用算法來解析數據、從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預測。
深度學習：模仿人類神經網絡、建立模型。
?深度機器學習：
監督式學習：基于數據及結果進行預測；
非監督式學習：從數據中挖掘關聯性； （不存在正確答案）
強化學習：
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