本文深入探讨了机器学习和深度学习的重要分支，包括线性回归、逻辑回归和卷积神经网络（CNN）。通过Python代码示例，展示了如何实现这些算法，旨在帮助读者理解和应用这些技术于数据分析、模式识别等领域。
机器学习和深度学习是人工智能领域中重要的技术分支，它们在数据分析、模式识别、预测和决策等方面有着广泛的应用。本文将介绍几种常见的机器学习和深度学习算法，并提供相应的代码实现。
一、线性回归算法
线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的机器学习算法。其目标是找到最佳拟合直线，使得预测值与真实值之间的误差最小化。下面是一个使用Python实现线性回归算法的示例代码：
import numpy as np
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = 2 * np.random.rand
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