pythonAI三部曲 —— 准备篇_python ai训练

序

现在CSDN官网上比较缺乏关于python AI的教程，所以呢，我也希望能够写一个完整的简单AI教程

我们先讲一点关于准备的废话

如果要跳过准备，请看下文(32条消息) pythonAI三部曲 —— 量化篇_BC_淡泊明志的博客-CSDN博客

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第一步：安装Python和相关库

首先，需要安装Python。可以去Python官网下载最新版本的Python，并根据系统版本选择Windows或者MacOS。下载完成后，进行安装。

接着，需要安装一些Python库来支持AI的开发。常用的AI库如下：

• Tensorflow：谷歌开源的深度学习框架。
• Keras：基于Tensorflow的深度学习API，可以更快速地定义和训练模型。
• Scikit-learn：Python的一个机器学习库，提供了大量的算法和工具来支持机器学习的开发。

可以使用pip来安装这些库。打开终端或cmd窗口，运行以下命令安装Tensorflow和Keras：

pip install tensorflow pip install keras 或者pip3 install tensorflow pip install keras

安装Scikit-learn也很简单，只需运行以下命令：

pip install -U scikit-learn或者pip3 install -U scikit-learn

安装好这些库之后，我们就可以开始开发AI了。

第二步：使用Python对AI进行训练

在进行AI开发之前，需要确定今后AI将要解决的问题类型。常用的问题类型如下：

• 分类问题：将数据分到特定类别中，例如判断一封邮件是否是垃圾邮件。
• 回归问题：预测数值型数据，例如根据房屋大小和地理位置预测其价格。
• 聚类问题：将数据分为多个聚类，例如将网页分成不同类别以便更好地进行推荐。
• 强化学习问题：AI会在不同的状态下采取不同的行动来最大化回报，例如在玩一个游戏时的策略选择。

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结语 

编写一个简单的AI程序来解决分类问题。考虑到我们不可能准确地将所有情况覆盖，所以在训练数据时，需要使用足够的数据样本。下一篇，我们将使用的是Iris数据集，包括150个样本，分为3个不同品种的鸢尾花。

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