人工智能（AI）在Python中的实现，为开发者提供了丰富的库和工具。以下是一些Python在AI领域的常用库和基础概念。

常用库

  • NumPy: 用于高性能的科学计算。
  • Pandas: 数据分析工具。
  • Matplotlib: 数据可视化。
  • Scikit-learn: 机器学习。
  • TensorFlow: 深度学习框架。
  • PyTorch: 另一个深度学习框架。

基础概念

  • 机器学习: 让计算机从数据中学习并做出决策或预测。
  • 深度学习: 机器学习的一个子集，使用类似人脑的神经网络结构。
  • 自然语言处理（NLP）: 使计算机能够理解、解释和生成人类语言。

例子

以下是一个简单的机器学习例子，使用Scikit-learn库来预测房价。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(data[['square_feet']], data['price'])

# 预测
predictions = model.predict([[2000]])

print(predictions)

学习资源

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