预制评估器：适合机器学习初学者
原文链接：Premade Estimators for ML Beginners
官方最新版本：三月 30, 2018
本文对应版本：三月 30, 2018
本文档旨在阐明如何使用机器学习来根据种类对鸢尾花（Iris Flowers）分类（归类）。本文档将深度解析TensorFlow代码，并以此解释机器学习的基本方法。
如果您符合下列条件，说明您适合学习本教程：
- 您对机器学习一无所知
- 您有意学习如何编写TensorFlow程序
- 您懂（一点）Python编程
如果您已熟悉基本的机器学习概念但又从未接触过TensorFlow，请阅读机器学习专家用Tensorflow教程
鸢尾花分类问题
想像这样一个场景，您是一位植物学家，正在寻找一种方式能够自动分类您所发现的鸢尾花。机器学习提供了许多可以分类花卉的方式。举个例子，一个复杂的机器学习项目可以基于图像来分类花卉。我们的目标稍小一些，只基于鸢尾花萼片与花瓣的长度与宽度来将其分类。
鸢尾花属包含了大概300个种类，但本项目将只专注于一下三种：
- 山鸢尾（Iris setosa）
- 弗吉尼亚鸢尾花（Iris virginica）
- 变色鸢尾（Iris versicolor）
好在已经有人创建了120种鸢尾花数据集，包含萼片和花瓣的测度。该数据集是机器学习分类问题的入门典范。（MNIST database 这一包含手写数字的数据集则是另一个典型）。该鸢尾花数据集的前5项如下：
| 萼片长度 | 萼片宽度 | 花瓣长度 | 花瓣宽度 | 种 |
|---|---|---|---|---|
| 6.4 | 2.8 | 5.6 | 2.2 | 2 |
| 5.0 | 2.3 | 3.3 | 1.0 | 1 |
| 4.9 | 2.5 | 4.5 | 1.7 | 2 |
| 4.9 | 3.1 | 1.5 | 0.1 | 0 |
| 5.7 | 3.8 | 1.7 | 0.3 | 0 |
我们来介绍一些术语：