以下是十大常见的人工智能算法在Python中的基本实现代码。请注意，这些代码仅用于演示目的，并未针对性能或效率进行优化。在实际项目中，你可能需要使用更高级的库或工具，例如TensorFlow或PyTorch，来进行这些算法的实现。

1、线性回归 (Linear Regression)

from sklearn.linear_model import LinearRegression

import numpy as np

# 创建数据

X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])

y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 拟合模型

model = LinearRegression()

model.fit(X, y)

# 预测

print(model.predict([[6]]))

2、逻辑回归 (Logistic Regression)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

import numpy as np

# 创建数据

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])

y = np.array([0, 0, 1, 1])

# 拟合模型

model = LogisticRegression()

model.fit(X, y)

# 预测

print(model.predict([[5, 6]]))

3、K近邻 (K-Nearest Neighbors)

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

import numpy as np

# 创建数据

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])

y = np.array([0, 0, 1, 1])

# 拟合模型

model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

model.fit(X, y)

# 预测

print(model.predict([[5, 6]]))

4、决策树 (Decision Tree)

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

import numpy as np

# 创建数据

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])

y = np.array([0, 0, 1, 1])

# 拟合模型

model = DecisionTreeClassifier()

model.fit(X, y)

# 预测

print(model.predict([[5, 6]]))

5、朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

import numpy as np

# 创建数据

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])

y = np.array([0, 0, 1, 1])

# 拟合模型

model = GaussianNB()

model.fit(X, y)

# 预测

print(model.predict([[5, 6]]))

6、随机森林 (Random Forest)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

import numpy as np

# 创建数据

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])

y = np.array([0, 0, 1, 1])

# 拟合模型

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

model.fit(X, y)

# 预测

print(model.predict([[5, 6]]))

7、支持向量机 (Support Vector Machines)

from sklearn import svm

import numpy as np

# 创建数据

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])

y = np.array([0, 0, 1, 1])

# 拟合模型

model = svm.SVC(kernel='linear')

model.fit(X, y)

# 预测

print(model.predict([[5, 6]]))

8、梯度提升树 (Gradient Boosting Trees)

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

from sklearn.datasets import make_classification

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 创建模拟数据

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=0, shuffle=False)

# 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化梯度提升树分类器

gb_clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0, max_depth=1, random_state=42)

# 训练模型

gb_clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集

y_pred = gb_clf.predict(X_test)

# 计算准确率

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"Accuracy: { accuracy:.2f}")

# 可以进一步查看模型的特征重要性

feature_importances = gb_clf.feature_importances_

print(f"Feature importances: { feature_importances}")

9、主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)

from sklearn.decomposition import PCA

import numpy as np

# 创建数据

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])

# 拟合模型

pca = PCA(n_components=1)

pca.fit(X)

# 转换数据

X_pca = pca.transform(X)

print(X_pca)

10、聚类算法：K-Means

from sklearn.cluster import KMeans

import numpy as np

# 创建数据

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])

# 拟合模型

kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)

kmeans.fit(X)

# 预测聚类标签

labels = kmeans.predict(X)

print(labels)

# 预测聚类中心

centers = kmeans.cluster_centers_

print(centers)

这些代码都是使用sklearn库的基本示例，它是一个非常流行的Python机器学习库，提供了大量的预构建算法和工具。在实际应用中，你可能需要调整参数、处理数据、评估模型性能等。此外，对于深度学习和其他更复杂的任务，你可能会使用TensorFlow、PyTorch等框架。