二分分类
在一个二分分类的问题中间，结果总是离散输出的
比如：账户被黑客入侵（1）或者被盗（0）；肿瘤是恶性的（1）还是良性的（0）
举个例子：是不是一个猫
目标是训练分类器，其中输入是一张图片所产生的特征向量，并且预测相应的标签是1还是0.在这种情况下，如果是1则表明是猫的图像，0则表示不是猫的图像
通常情况下，一张图片在电脑里面被存为三色素：红，绿和蓝。这三种颜色分别产生了三个矩阵，这三个矩阵拥有相同的大小。比如说，如果一张图片的大小为64*64，则三个矩阵的大小都是64*64
单元格中的值被表示将用于创建维度的特征向量的像素强度。在模式识别和机器学习中，一个特征向量表示为一个对象，在这种情况下识别图片中有没有一只猫。
为了创建一个特征向量，像素强度将为每种颜色“展开”或者“重塑”。上面的输入向量x尺寸大小n=64*64*3=12288
