深度学习与经典统计学：拟合的艺术

深度学习和经典统计学都是机器学习领域中重要的方法论，它们在数据分析和模型拟合方面发挥着关键作用。本文将介绍深度学习和经典统计学的基本概念，并提供相应的源代码示例，以帮助读者更好地理解它们之间的关系。

1. 深度学习：拟合复杂模型的工具
   深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其目标是通过多层非线性变换来学习数据的表征和模式。与传统的统计学方法相比，深度学习具有以下优势：

• 自适应特征学习：深度学习模型具有自动学习特征的能力，可以从原始数据中提取出高级特征，无需手动设计特征。
• 非线性建模：深度学习模型可以拟合具有复杂非线性关系的数据，从而更好地适应现实世界中的复杂问题。
• 大规模数据处理：深度学习模型可以通过并行计算和分布式训练有效地处理大规模数据集。

以下是使用Python和深度学习库Keras进行模型训练和拟合的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras