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基于Python的人工智能应用简述

Python已成为人工智能(AI)开发的首选语言，凭借其简洁性、丰富的库生态系统和强大的社区支持，广泛应用于各类AI应用场景。以下是Python在人工智能领域的主要应用领域和技术实现。

1. 机器学习(Machine Learning)

Python通过Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等库为机器学习提供了全面支持：

核心库

• ​​Scikit-learn​​：传统机器学习算法实现(分类、回归、聚类等)
• ​​XGBoost/LightGBM​​：高性能梯度提升框架
• ​​CatBoost​​：处理分类特征的梯度提升框架

典型应用

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split# 加载数据
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target)# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)# 预测
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")

2. 深度学习(Deep Learning)

Pyt