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十大人工智能经典算法代码
这里提供一些人工智能领域中经典的算法代码示例，这些算法在机器学习和
人工智能领域中广泛应用。
1.线性回归
线性回归是一种简单而常用的机器学习算法，用于预测一个连续值。下面是
一个Python代码示例，使用scikit-learn库实现线性回归：
```python
from_modelimportLinearRegression
from_selectionimporttrain_test_split
fromimportmean_squared_error
加载数据集
X=[[0,0],[1,1],[2,2],[3,3]]
y=[0,1,2,3]
划分训练集和测试集
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=,
random_state=42)
创建线性回归模型
model=LinearRegression()
训练模型
(X_train,y_train)
预测测试集
y_pred=(X_test)
计算均方误差
mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)
```
2.支持向量机（SVM）
支持向量机是一种分类算法，通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔
的决策边界来实现分类。下面是一个Python代码示例，使用scikit-learn
库实现支持向量机分类：
```python
fromsklearnimportsvm
from_selectionimporttrain_test_split
fromimportaccuracy_score
fromimportload_iris
加载数据集
iris=load_iris()
X=
y=
划分训练集和测试集
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=,
random_state=42)
创建支持向量机分类器
clf=()
训练模型
(X_train,y_train)
预测测试集
y_pred=(X_test)
计算准确率
accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)
```
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