深度學習 基本介紹+數據集及其拆分

機器學習 （Machine Learning） 定義： 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。並最終對數據進行預測和分析的一門學科。 二分類問題的基本解決思路： （1）建立假設模型（可理解爲函數）。即建立一條直線，表達式爲y=f(x)=W1x + W0。 則通過確定模型參數W1與W0的取值，就可以確定函數的具體位置。 （2）訓練模型。利用已明確分類結果的樣本數據集（稱爲

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