使用TensorFlow进行机器学习：构建神经网络以分类鸢尾花
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简介：
本教程介绍如何利用TensorFlow框架搭建神经网络模型，并通过经典的数据集——鸢尾花数据集，演示实现花卉种类的分类任务。
鸢尾花分类问题是机器学习领域的一个经典问题。本段落将利用神经网络来实现对鸢尾花的分类。
实验环境包括：Windows10、TensorFlow2.0 和 Spyder。
鸢尾花分类问题描述如下：根据鸢尾花的花萼和花瓣的长度及宽度，可以将其分为三个品种。我们可以通过以下代码读取鸢尾花数据集：
```python
from sklearn.datasets import load_iris
x_data = load_iris().data
y_data = load_iris().target
```
该数据集包含150个样本，每个样本由四个特征和一个标签组成。这四个特征分别为：
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