更新時間:2023-05-03 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是一門廣泛的學(xué)科,致力于使計算機系統(tǒng)能夠模仿、理解和執(zhí)行人類智能任務(wù)。機器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是人工智能的一個子領(lǐng)域,關(guān)注如何通過數(shù)據(jù)和統(tǒng)計模型使計算機系統(tǒng)自動學(xué)習(xí)和改進。
人工智能是一個更為寬泛的概念,涵蓋了多個技術(shù)和方法,包括機器學(xué)習(xí)。它旨在使計算機能夠表現(xiàn)出智能行為,如理解自然語言、識別圖像、解決問題等。人工智能可以包括基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、進化算法、知識表示和推理等。
機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個具體方法,通過讓計算機利用數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)模式、生成預(yù)測模型或者進行決策。它依賴于統(tǒng)計學(xué)和算法來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式,并利用這些模式進行預(yù)測和決策。機器學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等不同類型。
下面是一個簡單的Python代碼演示,展示了如何使用機器學(xué)習(xí)庫scikit-learn進行監(jiān)督學(xué)習(xí)的示例:
# 導(dǎo)入必要的庫 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import svm # 加載數(shù)據(jù)集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data # 特征 y = iris.target # 標(biāo)簽 # 劃分數(shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和測試集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 創(chuàng)建支持向量機分類器 clf = svm.SVC() # 在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型 clf.fit(X_train, y_train) # 在測試集上進行預(yù)測 y_pred = clf.predict(X_test) # 輸出預(yù)測結(jié)果 print("預(yù)測結(jié)果:", y_pred)
這段代碼使用了鳶尾花(iris)數(shù)據(jù)集,將其分為訓(xùn)練集和測試集,然后使用支持向量機(SVM)算法進行訓(xùn)練和預(yù)測。最后打印出預(yù)測結(jié)果。這個示例展示了監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一個簡單示例,其中機器學(xué)習(xí)用于訓(xùn)練模型并進行預(yù)測。