动手造轮子自己实现人工智能神经网络(ANN)，解决鸢尾花分类问题Golang1.18实现

人工神经网络（ANN）是机器学习的基本结构，由神经元组成。

机器学习主要解决回归问题和分类问题，回归问题输出连续值，分类问题输出离散值。

机器学习只能提高解决问题的效率，不能解决人类无法解决的问题。

输入特征和输出结果必须有逻辑相关性，才能有效进行机器学习。

鸢尾花分类问题是经典的机器学习案例，通过特征预测鸢尾花的品种。

神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，输入层接收外部信号，隐藏层进行非线性转换，输出层输出结果。

反向传播是训练神经网络的关键过程，通过计算误差并更新权重和偏置。

使用Golang实现机器学习是可行的，编程语言不是机器学习的依赖。

Python在机器学习领域广泛应用，但其他语言如Golang也可以实现相同功能。

机器学习只能解决可以被解决的问题，不能期望其解决复杂的市场预测问题。