技术人进阶：零基础快速构建你的第一个 AI 预测模型
1. 什么是 AI？
人工智能（AI）让计算机模拟人类智能。
- 机器学习（ML）：让机器从数据中“学习”规律。
- 深度学习（DL）：利用神经网络处理复杂任务。
2. 工具链
- Python：AI 领域的“普通话”。
- 核心库：NumPy、Pandas、Scikit-learn、PyTorch。
3. 学习路线
- 基础：数学 + Python。
- 数据处理：清洗与可视化。
- 算法：回归、分类。
- 实战：Kaggle 案例。
4. 实战：第一个 AI 模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 准备数据（面积与价格）
X = np.array([[50], [80], [100], [120]])
y = np.array([150, 240, 300, 360])
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 预测
prediction = model.predict([[150]])
print(f"预测 150 平米的房价为: {prediction[0]} 万")
