本文概述了机器学习和深度学习在人工智能领域的应用，包括线性回归、决策树和卷积神经网络（CNN），并提供了Python实现的代码示例。
机器学习和深度学习是人工智能领域中的重要分支，它们的应用涵盖了各个领域，包括图像识别、自然语言处理、数据分析等。本文将介绍几种常用的机器学习与深度学习算法，并提供相应的源代码示例。
- 线性回归（Linear Regression）
线性回归是一种广泛应用的机器学习算法，用于建立连续目标变量与多个特征之间的线性关系模型。以下是一个使用Python实现的线性回归示例：
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 构造示例数据
X = np.array([
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