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1.代碼：
#1 .iris數(shù)據(jù)加載
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
#2. 數(shù)據(jù)展示
iris.data
iris.feature_name
iris.target
iris.target_name
#3. 確認(rèn)數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)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(rèn)是numpy數(shù)組：看下圖
4.確認(rèn)看下圖
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NumPy: 方便做矩陣運(yùn)算
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python: 膠水語(yǔ)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(gè)lib用
Jupyter notebook: 基于web，比pycharm 輕量級(jí)。代碼可以逐塊運(yùn)行，可以在運(yùn)行中， 實(shí)時(shí)看變量變化。
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優(yōu)化準(zhǔn)則：類似目標(biāo)。比如：相同顏色的點(diǎn)之間 距離越短越好。同類之間的點(diǎn)如何如何..
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標(biāo)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(dòng)識(shí)別 文章之間的相似度。
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數(shù)據(jù)預(yù)處理
跟之前老師觀點(diǎn)一樣：數(shù)據(jù)決定模型表現(xiàn)的上限（天花板），算法、調(diào)參決定高度，這個(gè)高度在天花板下面。
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人工智能核心方法：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，
深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。
機(jī)器學(xué)習(xí)：使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)。
深度學(xué)習(xí)：模仿人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、建立模型。
?深度機(jī)器學(xué)習(xí)：
監(jiān)督式學(xué)習(xí)：基于數(shù)據(jù)及結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)；
非監(jiān)督式學(xué)習(xí)：從數(shù)據(jù)中挖掘關(guān)聯(lián)性； （不存在正確答案）
強(qiáng)化學(xué)習(xí)：
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