阿尔兹海默症（Alzheimer disease ，AD），又常被称为老年痴呆，是一种
很常见的，起病很难发觉的，进行性发展的神经系统退化疾病。该病的临床症状
主要有：记忆、语言、认知、运用障碍，以及人格和行为等的全面性痴呆，发病
的原因至今无人知晓。国内外人们对该疾病的病因探求已久，在影响该疾病发病
的因素上早已做了很多数据分析，但近年来计算机领域的进步，尤其是机器学习
的出现，为疾病分析提供了一条新的途径。
Python 作为一种面向对象的解释型脚本语言，近年来大量被用于人工智能
领域，并随着人工智能的大热，该语言热度也逐年上升。Python 拥有大量功能
完善的模块，比如 Tensorflow 模块、Numpy模块、Pandas 模块、Matplotlib 模
块等等，这些功能强大的模块，在本次毕业设计中，能帮助我们进行数据的导入、
筛选、处理、分析、对比以及可视化，直到最后的结果分析，都有着极其重要的
作用。
本课题旨在利用 TensorFlow 工具和机器学习对数据的表征学习方法对居民
对阿尔兹海默症的认知情况的调查数据进行分析，得出具体结论并提出相关建
议，这对在临床医学上
