Python前沿技术：机器学习与人工智能

在Python中，机器学习和人工智能可以通过多种库来实现，最常用的包括scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。以下是一个使用scikit-learn库进行简单线性回归分析的例子：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
 
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
 
# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
 
# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
 
# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

这段代码展示了如何使用scikit-learn库加载数据集，划分数据集，训练一个线性回归模型，进行预测，并评估模型性能。这是机器学习和人工智能的一个基本流程，对于初学者来说是一个很好的入门例子。