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分类: Python/Ruby

2021-01-04 16:49:56

  近年来,Python语言快速发展,已经成功超越其他编程语言,成为机器学习领域中最受欢迎的编程语言之一。之所以Python被广泛的应用于机器学习领域,是因为Python语言含有很多有用的库和工具,那么你知道Python机器学习会应用到哪些库吗?这十大机器学习库你必须知道!

  一Scikit-Learn

  在机器学习和数据挖掘的应用中,Scikit-Learn是一个功能强大的Python包,我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。

  二Statsmodels

  Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库,主要用于预测性和探索性分析,拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模,使用 Statsmodels是非常合适的。

  三PyMC

  PyMC是做“贝叶斯曲线”的工具,其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具,也包含一些层次模型。

  四Gensim

  Gensim被称为“人们的主题建模工具”,其焦点是狄利克雷划分及变体,其支持自然语言处理,能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起,还引用了Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。

  五Orange

  Orange是一种带有图形用户界面的库,在分类、聚集和特征选择方法方面,相当齐全,还有交叉验证的方法。

  六PyMVPA

  PyMVPA是一种统计学习库,包含交叉验证和诊断工具,但没有Scikit-learn全面。

  七Theano

  Theano是最成熟的深度学习库,它提供了不错的数据结构表示神经网络的层,对线性代数来说很高效,与Numpy的数组类似,很多基于Theano的库都在利用其数据结构,它还支持开箱可用的GPU编程。

  八PyLearn

  PyLearn是一个基于Theano的库,它给Theano引入了模块化和可配置性,可以通过不同的配置文件来创建神经网络。

  九Hebel

  Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库,可以通过YAML文件决定神经网络的属性,提供了将神级网络和代码友好分离的方式,并快速地运行模型,它是用纯Python编写,是很友好的库,但由于开发不久,就深度和广大而言,还有些匮乏!

  十Neurolab

  Neurolab是一个API友好的神经网络库,其包含递归神经网络实现的不同变体,如果使用RNN,这个库是同类API中最好的选择之一。

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