人工智能编程的基础，深入了解机器学习Python实现基本的AI任务。

第一部分：人工智能编程的基础

1.1 理解人工智能是什么

人工智能是通过模拟人类的智能行为来完成任务的一种技术。我们可以通过机器学习、深度学习等技术来实现人工智能。接下来，我们开始用Python实现基本的AI任务。

# Anaconda

# 你可以选择Jupyter Notebook

1.3 必备库安装

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow pytorch

第二部分：深入了解机器学习

2.1 监督学习 vs 无监督学习监督学习示例：线性回归

线性回归是监督学习的一种简单算法。它的目的是通过学习训练数据的关系，预测连续值。

步骤1：导入库和准备数据

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.datasets import make_regression

# 创建一个回归数据集

X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=20, random_state=42)

# 将数据分为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 可视化数据

plt.scatter(X, y)

plt.title('Generated Data')

plt.xlabel('X')

plt.ylabel('y')

plt.show()

步骤2：训练模型

# 创建线性回归模型

model = LinearRegression()

# 训练模型

model.fit(X_train, y_train)

# 预测

y_pred = model.predict(X_test)

# 可视化预测结果

plt.scatter(X_test, y_test, color='blue', label='True values')

plt.scatter(X_test, y_pred, color='red', label='Predicted values')

plt.title('Linear Regression Prediction')

plt.xlabel('X')

plt.ylabel('y')

plt.legend()

plt.show()

2.2 无监督学习示例：K-means聚类

K-means聚类是一种无监督学习算法，适用于数据的自动分组。

步骤1：导入库和准备数据

from sklearn.cluster import KMeans

from sklearn.datasets import make_blobs

# 创建一个聚类数据集

X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

# 可视化数据

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=30, cmap='viridis')

plt.title('Generated Clustering Data')

plt.show()

步骤2：应用K-means算法

# 使用K-means进行聚类

kmeans = KMeans(n_clusters=4)

kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果

y_kmeans = kmeans.predict(X)

# 可视化聚类结果

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, s=30, cmap='viridis')

centers = kmeans.cluster_centers_

plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.75, marker='X')

plt.title('K-means Clustering')

plt.show()

2.3 模型评估

在训练完机器学习模型后，评估其性能非常重要。

步骤1：评估线性回归模型

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 计算均方误差

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print(f'Mean Squared Error: {mse}')

# 计算R²得分

r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print(f'R² Score: {r2}')

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