十大人工智能经典算法代码python

以下是十大常见的人工智能算法在Python中的基本实现代码。请注意，这些代码仅用于演示目的，并未针对性能或效率进行优化。在实际项目中，你可能需要使用更高级的库或工具，例如TensorFlow或PyTorch，来进行这些算法的实现。

1、线性回归 (Linear Regression)

from sklearn.linear_model import LinearRegression  
import numpy as np  
  
# 创建数据  
X = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])  
y = np.array([2,4,6,8,10])# 拟合模型  
model = LinearRegression()  
model.fit(X, y)# 预测  print(model.predict([[6]]))

2、逻辑回归 (Logistic Regression)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression  
import numpy as np  
  
# 创建数据  
X = np.array([[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]])  
y = np.array([0,0,1,1])# 拟合模型  
model = LogisticRegression()  
model.fit(X, y)# 预测  print(model.predict([[5,6]]))

3、K近邻 (K-Nearest Neighbors)

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  
import numpy as np  
  
# 创建数据  
X = np.array([[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]])  
y = np.array([0,0,1,1])# 拟合模型  
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)  
model.fit(X, y)# 预测  print(model.predict([[5,6]]))

4、决策树 (Decision Tree)

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  
import numpy as np  
  
# 创建数据  
X = np.array([[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]])  
y = np.array([0,0,1,1])# 拟合模型  
model = DecisionTreeClassifier()  
model.fit(X, y)# 预测  print(model.predict([[5,6]]))

5、朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB  
import numpy as np  
  
# 创建数据  
X = np.array([[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]])  
y = np.array([0,0,1,1])# 拟合模型  
model = GaussianNB()  
model.fit(X, y)# 预测  print(model.predict([[5,6]]))

6、随机森林 (Random Forest)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  
import numpy as np  
  
# 创建数据  
X = np.array([[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]])  
y = np.array([0,0,1,1])# 拟合模型  
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)  
model.fit(X, y)# 预测  print(model.predict([[5,6]]))

7、支持向量机 (Support Vector Machines)

from sklearn import svm  
import numpy as np  
  
# 创建数据  
X = np.array([[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]])  
y = np.array([0,0,1,1])# 拟合模型  
model = svm.SVC(kernel='linear')  
model.fit(X, y)# 预测  print(model.predict([[5,6]]))

8、梯度提升树 (Gradient Boosting Trees)

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier  
from sklearn.datasets import make_classification  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.metrics import accuracy_score  
  
# 创建模拟数据  
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=0, shuffle=False)# 划分训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 初始化梯度提升树分类器  
gb_clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0, max_depth=1, random_state=42)# 训练模型  
gb_clf.fit(X_train, y_train)# 预测测试集  
y_pred = gb_clf.predict(X_test)# 计算准确率  
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")# 可以进一步查看模型的特征重要性  
feature_importances = gb_clf.feature_importances_  
print(f"Feature importances: {feature_importances}")

9、主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)

from sklearn.decomposition import PCA  
import numpy as np  
  
# 创建数据  
X = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])# 拟合模型  
pca = PCA(n_components=1)  
pca.fit(X)# 转换数据  
X_pca = pca.transform(X)print(X_pca)

10、聚类算法：K-Means

from sklearn.cluster import KMeans  
import numpy as np  
  
# 创建数据  
X = np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[10,2],[10,4],[10,0]])# 拟合模型  
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)  
kmeans.fit(X)# 预测聚类标签  
labels = kmeans.predict(X)print(labels)# 预测聚类中心  
centers = kmeans.cluster_centers_  
print(centers)

这些代码都是使用sklearn库的基本示例，它是一个非常流行的Python机器学习库，提供了大量的预构建算法和工具。在实际应用中，你可能需要调整参数、处理数据、评估模型性能等。此外，对于深度学习和其他更复杂的任务，你可能会使用TensorFlow、PyTorch等框架。