摘要： 本文将介绍一些快速入门人工智能实验代码，帮助初学者快速掌握人工智能领域的相关技术。
1. Python代码
Python是目前使用最广泛的人工智能编程语言之一。以下是一些常见的Python实验代码：
1.1 神经网络代码
神经网络是人工智能的重要组成部分。以下是一个简单的神经网络代码示例：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
1.2 图像识别代码
图像识别是人工智能的一个重要应用领域。以下是一个简单的图像识别代码示例：
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
preds = model.predict(x)
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])
2. R代码
R是另一个流行的人工智能编程语言。以下是一些常见的R实验代码：
2.1 决策树代码
决策树是一种常见的分类算法。以下是一个简单的决策树代码示例：
library(rpart)
fit <- rpart(Species ~ ., data=iris, method="class")
printcp(fit)
plotcp(fit)
summary(fit)
2.2 聚类代码
聚类是一种常见的无监督学习算法。以下是一个简单的聚类代码示例：
library(cluster)
data(iris)
iris_data <- iris[, c(1,2,3,4)]
kmeans_result <- kmeans(iris_data, centers=3)
print(kmeans_result$cluster)
本文介绍了一些快速入门人工智能实验代码，包括Python和R语言。这些代码可以帮助初学者快速掌握人工智能领域的相关技术。
