408专业课

**408专业课: 人工智能与机器学习**

**课程概述**

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指计算机系统能够模拟或实现人类的某些认知能力，例如学习、推理、问题解决等。机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的一个重要分支，旨在开发算法和模型，使得计算机能够从数据中学习并改善其性能。

**课程内容**

本课程将涵盖以下主题：

1. **人工智能的基本概念**
* 人工智能的定义和历史* 人工智能的类型（符号式、连接式、混合式）
2. **机器学习的基本概念**
*机器学习的定义和历史*机器学习的类型（监督式、无监督式、强化学习）
3. **线性回归**
* 线性回归模型的构建和训练* 线性回归模型的优缺点4. **决策树**
* 决策树算法的原理和实现* 决策树算法的优缺点5. **随机森林**
* 随机森林算法的原理和实现* 随机森林算法的优缺点6. **支持向量机器**
* 支持向量机器算法的原理和实现* 支持向量机器算法的优缺点7. **神经网络**
* 神经网络模型的构建和训练* 神经网络模型的优缺点**代码示例**

### 线性回归

import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression#生成数据X = np.random.rand(100,1)
y =3 +2 * X + np.random.randn(100,1)

# 构建线性回归模型model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测y_pred = model.predict(X)

print("预测结果：", y_pred[:5])

import numpy as npfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier#生成数据X = np.random.rand(100,2)
y = (X[:,0] >0.5) & (X[:,1] >0.5)

# 构建决策树模型model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

# 预测y_pred = model.predict(X)

print("预测结果：", y_pred[:5])

import numpy as npfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier#生成数据X = np.random.rand(100,2)
y = (X[:,0] >0.5) & (X[:,1] >0.5)

# 构建随机森林模型model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)

# 预测y_pred = model.predict(X)

print("预测结果：", y_pred[:5])

import numpy as npfrom sklearn.svm import SVC#生成数据X = np.random.rand(100,2)
y = (X[:,0] >0.5) & (X[:,1] >0.5)

# 构建支持向量机器模型model = SVC()
model.fit(X, y)

# 预测y_pred = model.predict(X)

print("预测结果：", y_pred[:5])

import numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense#生成数据X = np.random.rand(100,2)
y = (X[:,0] >0.5) & (X[:,1] >0.5)

# 构建神经网络模型model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(2,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)

# 预测y_pred = model.predict(X)

print("预测结果：", y_pred[:5])