Python 人工智能编程
人工智能（AI）正在以前所未有的方式改变世界，而 Python 已经成为驱动这场革命的首选语言。其简洁的语法、强大的社区支持以及丰富的专用库，使其成为从机器学习（Machine Learning, ML）到深度学习（Deep Learning, DL）等各种 AI 应用的理想选择。
本章将概述 Python 在 AI 领域中最重要的几个库。
机器学习、深度学习与人工智能
- 人工智能 (AI): 是一个广阔的领域，旨在创造能够模仿人类智能的机器。
- 机器学习 (ML): 是 AI 的一个子集，它使计算机能够从数据中学习规律和模式，而无需进行显式编程。
- 深度学习 (DL): 是 ML 的一个更深层次的子领域，它使用受人脑结构启发的深度神经网络（Deep Neural Networks）来解决更复杂的问题，如图像识别和自然语言处理。
Scikit-learn: 通用机器学习库
scikit-learn 是 Python 中最流行、最全面的传统机器学习库。它提供了大量用于数据预处理、模型训练和评估的工具。
核心功能：
- 分类 (Classification): 预测一个对象属于哪个类别（如：垃圾邮件检测）。
- 回归 (Regression): 预测一个连续的数值（如：房价预测）。
- 聚类 (Clustering): 将数据自动分组到不同的集合中（如：客户分群）。
- 降维 (Dimensionality Reduction): 减少数据的变量数量，同时保留重要信息。
- 模型选择与评估: 提供了交叉验证、网格搜索等工具来选择最佳模型和参数。
安装： pip install scikit-learn
概念示例：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn import datasets
# 1. 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 2. 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# 3. 创建并训练模型
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X_train, y_train)
# 4. 评估模型
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")TensorFlow & Keras: 深度学习的强大组合
TensorFlow 是由 Google 开发的、用于大规模机器学习和深度学习的开源平台。它非常强大和灵活，但早期版本 API 较为复杂。
Keras 是一个高级神经网络 API，它构建在 TensorFlow（或其他后端）之上。Keras 的设计重点是用户友好性和快速原型设计，使得构建复杂的神经网络变得像搭积木一样简单。现在，Keras 已被完全集成到 TensorFlow 2.x 中，成为其官方推荐的高级 API。
安装： pip install tensorflow
PyTorch: 灵活的深度学习框架
PyTorch 是由 Facebook 的 AI 研究实验室开发的另一个主流深度学习框架。它以其灵活性和动态计算图（Dynamic Computation Graph）而闻名，这使得调试和构建复杂的、动态的神经网络变得更加直观。PyTorch 在学术界和研究领域尤其受欢迎。
安装： pip install torch
其他重要 AI 库
- NLTK (Natural Language Toolkit) 和 spaCy: 用于自然语言处理（NLP），如文本分析、分词、情感分析等。
- OpenCV (Open Source Computer Vision Library): 用于计算机视觉任务，如图像处理、物体检测、人脸识别等。
Python 的 AI 生态系统非常庞大且在不断发展。从 scikit-learn 开始入门传统的机器学习概念，然后深入学习 TensorFlow 或 PyTorch 来探索深度学习的无限可能，是许多开发者选择的路径。