1-3.機器學習
人工智慧這個園地技術交流非常頻繁，有不少現成的資料集可供模型訓練。用在機器學習這個領域，有數個知名的資料集，例如波士頓房價預測資料集，以及鳶尾花分類資料集等可供下載。
波士頓房價預測資料集，是被應用在多元線性迴歸分析上面。它的變數(特徵)有13個，這些特徵部份反映出美國波士頓市的社會結構。
波士頓有著名的NBA勁旅凱爾特人(Celtics)隊，他們老祖宗在愛爾蘭及蘇格蘭家鄉的社會階層，到了新大陸仍舊可看出一些蛛絲馬跡。
影響波士頓房價幾個重要的特徵，屋齡和房子大小當然是最基本的，但在這個資料集當中，還包括了「中低收入戶比例」和「是否靠近查爾斯河」這些因數。
下面的圖形，是一張3D散佈圖，三個軸代表三個特徵，分別是房子大小(屋子房間數)、中低收入戶比例、一氧化氮濃度(空氣指標)。這種分佈圖在資料分析上十分常用，它可以用數據點的大小表示其數量，還可以用數據點的顏色或形狀來分類或分群。
圖1-3-1. 波士頓房價資料集所繪製的3D圖。
梵谷繪製的「鳶尾花」，是大家耳熟能詳的名作，但一般人比較不瞭解的，是鳶尾花的花萼和花瓣，其長度和寬度，和常人的認知是有所差異的。
常見的花朵，它的花萼多半是綠色(金庸小說”神鵰俠侶”裡面，就有一位「公孫綠萼」)，其長度較短且包覆在花瓣外圍底部。但有些鳶尾花的花萼可能會比花瓣長，甚至兩者顏色還不容易直接區分出來，所以早在1936年，Ronald Fisher爵士就將其整理為分類的資料，雖然其樣本數僅150筆，但直到目前為止，還是非常好用的分類範例。
圖1-3-2. 這朵鳶尾花，你可以分辨出來花萼和花瓣各在哪裡嗎？
鳶尾花的花萼(sepal)和花瓣(petal)，使用其長度(length)和寬度(width)來分類，可以得到下圖的結果。分別是花瓣(petal)較小的紅點Iris-Setosa，中等尺寸的綠點Iris-Versicolor，和較大尺寸的黃點Iris-Virginica。
圖1-3-3. 鳶尾花的三個分類。