Python学习
一、学前花絮
我们总是听到“AI”、“算法”、“神经网络”、“深度学习”等名词，感觉这个时代都是他们引领的。那么他们到底是什么呢？
你可以把 AI（人工智能） 看作是一座宏伟的“大厦”，而 算法 则是建造这座大厦的“砖瓦”和“设计图纸”。
l核心工具与整体领域：算法是解决特定问题的有限步骤（如排序、搜索），而AI是一个庞大的学科，旨在让机器模拟人类的智能行为（如看懂图片、听懂语言）。算法是AI实现智能的基础工具。
l血液与身体：如果说数据是AI的“燃料”，那么算法就是AI的“发动机”。AI系统依赖算法来处理数据、学习规律并做出决策。
l包含关系：AI不仅仅只有算法，它还涉及数据、算力（硬件）、应用场景等。但没有算法，AI就无法存在。
算法和AI（人工智能）的关系见下表：
那么，神经网络和深度学习又是什么呢？
神经网络（Neural Network） 是AI领域中深度学习分支的核心算法模型。它的灵感来源于人脑的神经元结构。
l基本原理：我们可以把它想象成一个由多层“神经元”组成的黑盒。它通过模拟人脑神经元的工作方式，通过调整神经元之间的连接权重，从大量数据中自动提取特征并学习规律。
l核心结构：
输入层：接收外部数据（如一张图片的像素）。
隐藏层：进行复杂的计算和特征提取（可能有成百上千层，这就是“深度”学习的由来）。
输出层：给出最终结果（如：这张图片是“猫”的概率为95%）。
l工作流程：
前向传播：数据从输入层流向输出层，得到一个预测结果。
计算损失：比较预测结果和真实答案，计算误差。
反向传播：根据误差，通过“梯度下降”等算法，自动调整网络中每一层的参数（权重），让下一次预测更准确。
有了以上的认识，我们尝试用python编写算法。
二、Python编写算法
Python是目前AI领域的“通用语言”，因为它语法简洁且拥有极其丰富的库。要开始编写AI算法，我建议你按照以下“三部曲”进行：
2.1 基础准备（环境与语法）
在写复杂的AI算法前，你需要先配置好环境并掌握基础语法。
安装环境：推荐安装 Anaconda或Pycharm，它自带了Python解释器和绝大多数科学计算库。
学习基础：掌握Python的基本语法、循环、函数以及面向对象编程。
核心库：
NumPy：用于高效的矩阵运算（这是神经网络计算的核心）。
Pandas：用于数据处理和分析。
2.2 从经典算法入手（机器学习）
不要一上来就啃神经网络，先从经典的机器学习算法开始，比如线性回归。这能帮你理解“数据 -> 模型 -> 训练 -> 预测”的流程。
下面是一个线性回归算法示例，感受一下Python写算法的逻辑。
2.2.1 线性回归算法程序
安装依赖模块：
程序如下：
输出结果：
预测6小时学习后的成绩: 75.00
从上面的图形看出，横坐标代表学习时间，纵坐标代表学习成绩。图形找那个的蓝点来源于我们设置的两组数：
也就是说学习1小时获得50分，2小时55分……，这种关系是比较明确的线性关系，预测一下学习6小时获得多少分？答案是75分，并画出这两组数字组成的线性图。
2.2.2 进阶到神经网络（深度学习）
当熟悉了基础，就可以使用专业的深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。它们封装了复杂的微积分运算，让你可以像搭积木一样构建神经网络。
这里是一个使用TensorFlow构建简单神经网络识别手写数字（MNIST）的极简示例：
上面的代码需要数据集mnist.npz，提前下载数据集到本地保存：
运行程序后，输出测试集准确率：
这个准确率数字的含义：
l测试集准确率 0.9759：这意味着神经网络在从未见过的 10,000 张手写数字图片上，正确识别出了 97.59% 的数字。
l评价：对于一个简单的全连接网络（MLP），这个准确率是非常不错的成绩。虽然不是 100%，但考虑到手写数字可能存在潦草、变形等情况，97%+ 的准确率说明模型已经学到了数字的特征。
2.2.3 python编写算法总结
以上成功走通了深度学习的全流程：
① 准备数据（下载 MNIST）。
② 构建模型（定义神经网络结构）。
③ 训练模型（喂数据，调整参数）。
④ 评估模型（得到 97.59% 的准确率）。
下一步如果想继续探索，可以尝试：
可视化预测：写代码随机抽取几张测试图片，用模型预测并显示“这张图是数字几”，看看预测结果是否正确。
改进模型：尝试将现在的全连接层（Dense）换成卷积层（Conv2D），准确率通常能提升到 99% 以上。
三、小结
通过学习python对于AI算法的程序编写，了解到AI算法是一个不断迭代的过程。在实际工程中，算法的准确率与测试数据集的采集相关，也与算法模型相关。
让我们保持学习热情，多做练习。我们下期再见！
