探索Python在人工智能中的引人注目应用案例

from textblob import TextBlobtext = "I love this movie!"blob = TextBlob(text)sentiment = blob.sentiment.polarityif sentiment &gt; 0:    print("Positive")elif sentiment <p>二、机器学习（Machine Learning）</p><p>机器学习是人工智能的一个重要分支，通过让计算机从数据中学习和改进，从而实现特定任务。Python中有很多强大的机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。下面是一个使用scikit-learn库进行手写数字识别的示例代码：</p><pre class="brush:python;toolbar:false;">from sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neural_network import MLPClassifier# 加载手写数字数据集digits = load_digits()# 划分数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)# 构建多层感知机分类器模型model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(64, 64), activation='relu', solver='adam', max_iter=500)# 模型训练model.fit(X_train, y_train)# 模型预测predictions = model.predict(X_test)# 打印预测结果print(predictions)

import cv2# 加载人脸识别器face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# 加载图像image = cv2.imread('image.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 检测人脸faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)# 绘制人脸矩形框for (x, y, w, h) in faces:    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)# 显示结果图像cv2.imshow('image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()