Python 是一種非常流行的編程語言。它不僅容易學習,而且功能強大。在人工智能領域,Python 是一種非常有用的工具。Python 提供了許多有趣的 AI 庫,讓人們能夠構建智能應用程序。
import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd df = pd.read_csv("wine.csv") X = df[list(df.columns)[:-1]].values y = df["Class"].values - 1 train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 構建神經網絡模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=13, activation='relu')) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(3, activation='softmax')) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 訓練模型 model.fit(train_X, pd.get_dummies(train_y), epochs=200, batch_size=10, verbose=0) # 評估模型 loss, accuracy = model.evaluate(test_X, pd.get_dummies(test_y), verbose=0) print("準確率:", accuracy)
上面的代碼演示了如何使用 Python 中的 TensorFlow 和 Keras 庫來構建神經網絡模型。神經網絡可以對紅酒數據進行分類,以確定它們屬于哪個品種。通過捕捉不同品種之間的差異,神經網絡可以自動學習如何對紅酒進行分類。
除了神經網絡之外,Python 中還有許多其他有趣的 AI 庫。例如,OpenCV 庫可以用于計算機視覺應用程序,例如圖像分類和對象檢測。Scikit-Learn 庫可以用于機器學習應用程序,例如聚類和分類。通過使用這些庫,人們可以使用 Python 構建各種智能應用程序。
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