AI 教程代码库

这里是关于 AI 教程的代码仓库，包含了各种编程语言的示例代码，帮助你更好地理解和学习人工智能相关的知识。

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Python 代码示例

Python 是一种广泛用于人工智能领域的编程语言，以下是一个简单的线性回归示例。

import numpy as np

# 数据集
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])
y = np.array([2, 3, 4, 5])

# 模型参数
theta = np.zeros((2, 1))

# 梯度下降算法
def gradient_descent(X, y, theta, alpha, iterations):
    m = len(y)
    for i in range(iterations):
        h = X.dot(theta)
        error = h - y
        gradient = (1/m) * X.T.dot(error)
        theta = theta - alpha * gradient
    return theta

# 调用梯度下降算法
theta = gradient_descent(X, y, theta, 0.01, 1000)
print("最优参数：", theta)

Java 代码示例

Java 也是一种常用于人工智能开发的编程语言，以下是一个简单的决策树示例。

public class DecisionTree {

    public static void main(String[] args) {
        // 构建决策树
        Node root = new Node("是否下雨？", new Node("是", new Node("是否带伞？", "需要带伞"), "不需要带伞"), new Node("否", new Node("是否穿外套？", "需要穿外套"), "不需要穿外套"));
        
        // 模拟决策
        System.out.println(root.predict("是"));
    }
    
    static class Node {
        String question;
        Node yes;
        Node no;
        
        Node(String question, Node yes, Node no) {
            this.question = question;
            this.yes = yes;
            this.no = no;
        }
        
        String predict(String answer) {
            if (answer.equals("是")) {
                return yes.predict("是");
            } else {
                return no.predict("否");
            }
        }
    }
}

JavaScript 代码示例

JavaScript 在前端开发中非常流行，以下是一个简单的神经网络示例。

class NeuralNetwork {
    constructor(inputSize, hiddenSize, outputSize) {
        this.inputSize = inputSize;
        this.hiddenSize = hiddenSize;
        this.outputSize = outputSize;
        
        this.weightsInput = this.initializeWeights(this.inputSize, this.hiddenSize);
        this.weightsHidden = this.initializeWeights(this.hiddenSize, this.outputSize);
    }
    
    initializeWeights(size1, size2) {
        let weights = [];
        for (let i = 0; i < size1; i++) {
            weights[i] = [];
            for (let j = 0; j < size2; j++) {
                weights[i][j] = Math.random() * 2 - 1;
            }
        }
        return weights;
    }
    
    // 其他神经网络方法...
}

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