使用keras开启自己的机器学习旅程吧！

       深度学习是机器学习领域中越来越热门的研究子集，一般而言，深度学习模型是使用神经网络构建而成。神经网络模型接收输入，然后使用在训练期间调整得到的权重在隐藏层中对输入进行相应的处理，然后在模型末端输出预测值。调整权重以找到相应的规则以便更好地进行预测，在这个过程中，用户不需要人为地指定要获得的模式，而是神经网络模型在数据集上进行自我学习。
       Keras是一个使用Python语言编写的神经网络工具箱，该工具箱对用户使用十分友好。在本教程中，将使用Keras实现两个深度学习模型：一个用于回归，一个用于分类。其中，建立的回归模型用来预测员工每小时的工资，建立的分类模型来预测患者是否患有糖尿病。
       注意：本教程使用的数据集相对干净，因此不会进行任何的数据预处理操作，就可以直接在建模时使用。如果在未来项目中，使