人工知能の分野における Python プログラミングの役割を理解する

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备训练数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测
new_X = np.array([[6]])
pred = model.predict(new_X)

print("预测结果：", pred)

import tensorflow as tf

# 准备训练数据
X = tf.constant([[1.0, 2.0], [2.0, 3.0], [3.0, 4.0]])
y = tf.constant([[0], [1], [1]])

# 创建神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(2, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100)

# 预测
new_X = tf.constant([[4.0, 5.0]])
pred = model.predict(new_X)

print("预测结果：", pred)

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 文本数据
text = "Python在人工智能领域的应用十分广泛。"

# 分词
tokens = word_tokenize(text)

print("分词结果：", tokens)