以下是人工智能十大算法的Python代码示例：
- K最近邻算法（KNN）
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
创建KNN分类器对象
knn = KNeighborsClassifier（n_neighbors=3）
训练模型
knn.fit（X_train, y_train）
预测新数据
predictions = knn.predict（X_test）
2. **逻辑回归**
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
创建逻辑回归分类器对象
lr = LogisticRegression（）
训练模型
lr.fit（X_train, y_train）
预测新数据
predictions = lr.predict（X_test）
from sklearn import svm
创建SVM分类器对象
clf = svm.SVC（）
训练模型
clf.fit（X_train, y_train）
预测新数据
predictions = clf.predict（X_test）
- 决策树分类器（DecisionTree）
创建决策树分类器对象
dt = DecisionTreeClassifier（）
训练模型
dt.fit（X_train, y_train）
预测新数据
predictions = dt.predict（X_test）
5. **随机森林分类器(RandomForest)**
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
创建随机森林分类器对象
rf = RandomForestClassifier（）
训练模型
rf.fit（X_train, y_train）
预测新数据
predictions = rf.predict（X_test）
- 线性回归
7. **朴素贝叶斯**
- 朴素贝叶斯
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
创建朴素贝叶斯分类器对象
gnb = GaussianNB（）
训练模型
gnb.fit（X_train, y_train）
预测新数据
predictions = gnb.predict（X_test）
8. **神经网络(Neural Network)**
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
创建神经网络分类器对象
nn = MLPClassifier（）
训练模型
nn.fit（X_train, y_train）
预测新数据
predictions = nn.predict（X_test）
-
贝叶斯网络（Bayesian Network）
-
C4.5算法
# C4.5算法实现较为复杂，通常使用ID3或C5.0算法的实现
C4.5算法实现较为复杂，通常使用ID3或C5.0算法的实现
from sklearn.cluster import KMeans
创建K均值分类器对象
kmeans = KMeans（n_clusters=3）
训练模型
kmeans.fit（X_train）
预测新数据
predictions = kmeans.predict（X_test）