实例：使用Python实现情感分析

from textblob import TextBlob

# 示例文本

text = "I love this product! It's amazing."

# 情感分析

blob = TextBlob(text)

sentiment = blob.sentiment

print("情感分析结果：", sentiment)

重点概念：

情感分析机器翻译问答系统

第三部分：实践应用

1. 数据采集与处理

数据是AI模型训练的基础，涉及数据采集、数据清洗和数据增强。

1.数据采集

实例：使用Python编写Web爬虫

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

# 目标URL

url = "https://example.com"

# 发起请求

response = requests.get(url)

# 解析HTML内容

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 提取数据

titles = soup.find_all('h2')

for title in titles:

print("标题：", title.text)

重点概念：

Web爬虫技术API接口调用数据库查询

2.数据清洗

实例：使用Pandas进行数据清洗

import pandas as pd

# 示例数据

data = {

'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],

'age': [24, 27, 22, 32, 29],

'city': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles', None, 'Chicago']

}

df = pd.DataFrame(data)

# 缺失值处理

df['city'].fillna('Unknown', inplace=True)

# 数据规范化

df['age'] = (df['age'] - df['age'].mean()) / df['age'].std()

print("清洗后的数据：\n", df)

重点概念：

特征选择数据规范化缺失值处理

3.数据增强

实例：使用Keras进行图像数据增强

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

import matplotlib.pyplot as plt

from keras.datasets import mnist

# 加载数据集

(X_train, y_train), (_, _) = mnist.load_data()

X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')

# 数据增强

datagen = ImageDataGenerator(

rotation_range=10,

zoom_range=0.1,

width_shift_range=0.1,

height_shift_range=0.1

)

datagen.fit(X_train)

# 显示增强后的图像

for X_batch, y_batch in datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=9):

for i in range(0, 9):

plt.subplot(330 + 1 + i)

plt.imshow(X_batch[i].reshape(28, 28), cmap=plt.get_cmap('gray'))

plt.show()

break

重点概念：

图像增强技术（旋转、缩放、裁剪）数据扩充

模型训练

实例：使用Scikit-learn进行模型训练和评估

2. 模型训练与优化

模型的训练和优化是AI开发的重要环节。

1.模型训练

实例：使用Scikit-learn进行模型训练和评

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集

iris = load_iris()

X, y = iris.data, iris.target

# 数据集划分

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 模型训练

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测

y_pred = model.predict(X_test)

# 模型评估

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("随机森林模型准确率：", accuracy)

重点概念：

模型评估指标（准确率、召回率、F1值）超参数调整数据划分（训练集、验证集、测试集）

2.模型优化

实例：使用Keras进行模型优化

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Dropout

from keras.optimizers import Adam

# 创建模型

model = Sequential()

model.add(Dense(64, input_dim=20, activation='relu'))code>

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(64, activation='relu'))code>

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))code>

# 编译模型

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])code>

# 训练模型

model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)

重点概念：

学习率调节Dropout正则化技术（L1、L2正则化）

3.模型部署