本文总结了深度学习和机器学习的基本概念，包括数据集、特征工程、模型、损失函数和优化算法，提供了编程示例，帮助读者理解和应用这些概念。
深度学习和机器学习是人工智能领域中重要的分支，它们涵盖了许多基本概念和技术。在本文中，我们将总结并提供一些相关的编程示例，以帮助读者更好地理解这些概念。下面是一些重要的概念及其对应的编程示例：
- 数据集（Dataset）：数据集是机器学习和深度学习的基础，用于训练和评估模型。以下是一个示例，展示如何加载和处理一个数据集：
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris
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