A. 机器学习基础

机器学习是人工智能的一个重要领域，它关注如何使用数据和算法使计算机能够从经验中学习和提高性能。

1. 监督学习、无监督学习和强化学习

监督学习
监督学习是一种从标记的训练数据中学习预测模型的机器学习方法。在监督学习中，算法通过学习输入和对应的输出标签之间的关系，来预测新的未标记数据的标签。

线性回归

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 创建模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_X = np.array([[6], [7], [8]])
predictions = model.predict(new_X)
print(predictions)

无监督学习

无监督学习是一种从未标记的数据中学习模型的机器学习方法。在无监督学习中，算法通过发现数据中的模式、结构和相似性等信息，来进行数据的聚类、降维或异常检测等任务。

K-means 聚类

from sklearn.cluster import KMeans

# 准备数据
X = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])

# 创建模型并训练
model = KMeans(n_clusters=2)
model.fit(X)

# 预测新数据
new_X = np.array([[0, 0], [10, 10]])
predictions = model.predict(new_X)
print(predictions)

强化学习

强化学习是一种通过观察和与环境交互来学习最优行为策略的机器学习方法。在强化学习中，智能体通过尝试不同的行为并根据环境给予的奖励或惩罚来调整策略，以达到最大化累积奖励的目标。

Q-learning

import numpy as np

# 定义 Q 表格
Q = np.zeros((4, 2))  # 状态数为 4，动作数为 2

# 定义参数
alpha = 0.1  # 学习率
gamma = 0.9  # 折扣因子
epsilon = 0.1  # 探索率

# 进行 Q-learning
for episode in range(100):
    state = 0  # 初始状态
    done = False

    while not done:
        # 选择动作
        if np.random.uniform(0, 1) < epsilon:
            action = np.random.choice([0, 1])
        else:
            action = np.argmax(Q[state])

        # 执行动作并观察新状态和奖励
        if action == 0:
            new_state = state - 1
            reward = 0 if new_state == 0 else -1
        else:
            new_state = state + 1
            reward = 1 if new_state == 3 else -1

        # 更新 Q 表格
        Q[state, action] += alpha * (reward + gamma * np.max(Q[new_state]) - Q[state, action])

        state = new_state

        # 判断是否终止
        done = state == 3

# 输出 Q 表格
print(Q)

2. 特征工程

特征工程是指通过对原始数据进行选择、变换和组合等操作，提取出有用的特征以供机器学习算法使用。良好的特征工程可以提高模型的性能和泛化能力。

文本特征提取

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 原始文本数据
texts = ['I love this movie', 'This movie is terrible', 'The acting is great']

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 输出特征矩阵
print(X.toarray())

3. 模型评估和选择

模型评估和选择是机器学习中的重要环节，它涉及如何评估模型的性能和选择最合适的模型。

交叉验证

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 创建模型
model = DecisionTreeClassifier()

# 交叉验证
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
print(scores)

B. 深度学习基础

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模拟人脑的神经元结构和信息处理方式。

1. 神经网络

神经网络是深度学习的基本组成单元，它由多个神经元层组成，每个神经元层包含多个神经元。神经网络通过学习权重和偏差来进行数据的传递和转换。

简单神经网络

import numpy as np

# 定义输入数据
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])

# 定义标签
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 定义神经网络
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        self.weights = np.array([[0.5, 0.5], [0.5, 0.5]])
        self.bias = np.array([[0.5]])

    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

    def forward(self, x):
        hidden = self.sigmoid(np.dot(x, self.weights) + self.bias)
        output = self.sigmoid(np.dot(hidden, self.weights.T) + self.bias)
        return output

# 创建神经网络实例
model = NeuralNetwork()

# 进行前向传播
output = model.forward(X)
print(output)

2. 前向传播和反向传播

前向传播和反向传播是神经网络中的两个关键步骤。前向传播是指从输入数据开始，通过神经网络计算输出的过程。反向传播是指根据损失函数，通过链式法则计算各层权重的梯度并更新参数的过程。

前向传播和反向传播

import numpy as np

# 定义输入数据
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])

# 定义标签
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 定义神经网络
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        self.weights = np.array([[0.5, 0.5], [0.5, 0.5]])
        self.bias = np.array([[0.5]])

    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

    def sigmoid_derivative(self, x):
        return x * (1 - x)

    def forward(self, x):
        hidden = self.sigmoid(np.dot(x, self.weights) + self.bias)
        output = self.sigmoid(np.dot(hidden, self.weights.T) + self.bias)
        return output

    def train(self, X, y, epochs):
        for epoch in range(epochs):
            # 前向传播
            hidden = self.sigmoid(np.dot(X, self.weights) + self.bias)
            output = self.sigmoid(np.dot(hidden, self.weights.T) + self.bias)

            # 计算损失
            error = y - output

            # 反向传播
            output_delta = error * self.sigmoid_derivative(output)
            hidden_delta = output_delta.dot(self.weights.T) * self.sigmoid_derivative(hidden)

            # 更新权重和偏差
            self.weights += hidden.T.dot(output_delta)
            self.weights += X.T.dot(hidden_delta)
            self.bias += np.sum(output_delta, axis=0)
            self.bias += np.sum(hidden_delta, axis=0)

# 创建神经网络实例
model = NeuralNetwork()

# 训练神经网络
model.train(X, y, epochs=10000)

# 进行前向传播
output = model.forward(X)
print(output)

3. 深度学习框架介绍

深度学习框架是用于简化深度学习模型开发的工具集。它提供了高级的接口和功能，使开发者可以更方便地构建、训练和部署深度学习模型。

TensorFlow

import tensorflow as tf

# 定义输入数据
X = tf.constant([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], dtype=tf.float32)

# 定义标签
y = tf.constant([[0], [1], [1], [0]], dtype=tf.float32)

# 定义神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(2, activation='sigmoid'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10000)

# 进行预测
output = model.predict(X)
print(output)

以上是关于机器学习和深度学习的基础概念的介绍。下一节将介绍如何将人工智能应用于 Web 开发中，包括图像识别、自然语言处理等领域的具体应用。