准备环境：装好 Python 和 Jupyter

首先，你需要在电脑上安装 Python（一种编程语言，AI 常用它）。去 python.org 下载最新版，安装时记得勾选“Add Python to PATH”。然后打开终端（Windows 按 Win+R 输入 cmd），输入 python --version 确认安装成功。

接着安装 Jupyter Notebook（一个写代码的交互式工具）。在终端输入：pip install jupyter。完成后输入 jupyter notebook，浏览器会自动打开一个界面。

安装核心库：scikit-learn 和 pandas

在 Jupyter 里新建一个笔记本（点击 New > Python 3）。在第一个单元格输入：

!pip install scikit-learn pandas matplotlib

运行（按 Shift+Enter）。等待安装完成。scikit-learn 是一个机器学习库，封装了常用算法；pandas 用于处理数据表格。

跑通第一个模型：线性回归

复制以下代码到新单元格并运行：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) # 输入特征
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # 输出标签
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print(model.predict([[6]])) # 预测 x=6 时的 y

如果输出 [12.]，说明模型成功学习了 y=2x 的规律。恭喜你跑通了第一个 AI 模型！

常见坑与下一步

• 坑：安装库时遇到权限错误，试试在命令前加 --user，如 pip install --user jupyter。
• 坑：Jupyter 打不开？确保终端路径中有 Python，或直接搜索“Anaconda”安装集成环境。
• 下一步：尝试用真实数据集（如房价数据）练习回归，或学习分类问题（如鸢尾花分类）。