kaiyun体育登录网页入口 机器学习必知的 10 个 Python 库

Python 是最流行和广泛使用的编程语言之一，它已经取代了业界许多编程语言。Python 受到开发人员的欢迎的原因有很多。然而，最重要的一点是它拥有大量的库供用户使用。

Python 的简单性吸引了许多开发人员使用它来开发各种库kaiyun下载app下载安装手机版，包括机器学习。

今天我们将向大家介绍10个在机器学习领域广泛使用的Python库。

第一个要介绍的库是 TensorFlow。

1. TensorFlow

什么是 TensorFlow？

如果您目前正在使用 Python 从事机器学习项目，您可能听说过一个名为 TensorFlow 的流行开源库。

该库由 Google 与 Brain Team 合作开发，Google 几乎每个机器学习应用程序都使用 TensorFlow。

TensorFlow 就像一个计算库，用于编写涉及大量张量运算的新算法。由于神经网络可以轻松表示为计算图，因此可以使用 TensorFlow 将其实现为对张量的一系列运算。此外，张量是一个表示数据的 n 维矩阵。

TensorFlow 的功能

1. 快速反应结构

使用 TensorFlow，我们可以轻松地将图的每个部分可视化，这是使用 Numpy 或 SciKit 无法实现的。

2.灵活性

TensorFlow 的一个非常重要的特性是它的操作非常灵活。这意味着它是模块化的，可以让你分离出你想要独立的部分。

3. 易于训练

对于分布式计算，在 CPU 和 GPU 上进行训练都很容易。

4.并行神经网络训练

TensorFlow 提供管道流，即您可以训练多个神经网络和多个 GPU，这使得模型在大型系统上非常高效。

5. 大型社区

不用说，它是由谷歌开发的，并且拥有庞大的软件工程师团队不断提高稳定性。

6. 开源

这个机器学习库的最佳特性之一是它是开源的云开·全站apply体育官方平台，任何有互联网连接的人都可以使用。

TensorFlow 在哪里使用？

你每天都在使用 TensorFlow。你使用的 Google 语音搜索或 Google 照片等应用都是使用此库开发的。

TensorFlow 中创建的所有库都是用 C 和 C++ 编写的，但它有一个用 Python 实现的复杂前端。您的 Python 代码将被编译，然后在用 C 和 C++ 构建的 TensorFlow 分布式执行引擎上执行。

事实上，TensorFlow 的应用是无穷无尽的，这就是它的美妙之处。

2. Scikit-Learn

什么是 Scikit-Learn？

它是一个与 NumPy 和 SciPy 相关的 Python 库。它被认为是处理复杂数据的最佳库之一。

这个库做了很多改动。其中一项改动是交叉验证功能，它提供了使用多个指标的能力。许多训练方法，例如逻辑回归和最近邻算法，并没有看到太大的改进。

Scikit-Learn 的功能 Scikit Learn 在哪里使用？

它包含许多实现标准机器学习和数据挖掘任务的算法，例如降维、分类、回归、聚类和模型选择。

3. Numpy

什么是 Numpy？

Numpy被认为是python中最流行的机器学习库之一。

TensorFlow 和其他库在内部使用 Numpy 对张量执行多种操作。数组接口是 Numpy 最好和最重要的特性。

Numpy 的特点 Numpy 在哪里使用？

该接口可用于将图像、声音和其他二进制原始流表示为 n 维实数数组。

机器学习库的实现，对于全栈开发人员来说，了解 Numpy 非常重要。

4. Keras

什么是 Keras？

Keras 被认为是 Python 中最酷的机器学习库之一。它提供了一种更轻松地表达神经网络的机制。Keras 还提供了一些用于编译模型、处理数据集、图形可视化等的最佳实用程序。

在后端，Keras 内部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络，例如 CNTK。与其他机器学习库相比，Keras 相对较慢，因为它使用后端基础架构来创建计算图，然后利用它来执行操作。所有 Keras 模型都是轻量级的。

Keras 的特点 Keras 在哪里使用？

您已经与使用 Keras 构建的产品不断互动 — Netflix、Uber、Yelp、Instacart、Zocdoc、Square 和许多其他公司都在使用它。它在初创公司中尤其受欢迎，这些公司将深度学习作为其产品的核心。

Keras 包含许多常用神经网络构建块的实现，例如层、目标、激活函数、优化器和一系列工具，使处理图像和文本数据更容易。

此外，它还提供了许多预处理的数据集和预训练模型，例如 MNIST、VGG、Inception、SqueezeNet、ResNet 等。

Keras 也是深度学习研究人员的最爱。大型科学组织的研究人员云开·全站apply体育官方平台，尤其是 CERN 和 NASA 尤其喜欢 Keras。

5. PyTorch

什么是 PyTorch？

PyTorch 是最大的机器学习库，允许开发人员使用 GPU 加速进行张量计算、创建动态计算图并自动计算梯度。此外，PyTorch 还提供了丰富的 API 来解决与神经网络相关的应用问题。

这个机器学习库基于Torch，一个用C实现并包装在Lua中的开源机器库。

该机器学习库（python）于 2017 年推出，自成立以来，该库一直受到欢迎，并吸引了越来越多的机器学习开发人员。

PyTorch 的功能

新的混合前端提供了 Eager 模式的易用性和灵活性，同时无缝过渡到图形模式以提高速度，这在 C++ 运行时环境中非常实用。

通过对集体操作的异步执行和点对点通信（Python 和 C++）的本机支持来优化研究和生产中的性能。

PyTorch 并不是一个将 Python 与 C++ 框架绑定的工具。它旨在与 Python 深度集成，以便可以与 Cython 和 Numba 等流行的库和包一起使用。

一个活跃的研究人员和开发人员社区已经构建了一个丰富的工具和库生态系统，用于扩展 PyTorch 并支持从计算机视觉到强化学习等领域的发展。

PyTorch 在哪里使用？

PyTorch 主要用于自然语言处理等领域的应用。

它主要由Facebook的AI研究团队开发，Uber的概率编程软件“Pyro”就是建立在它之上。

PyTorch 在很多方面都优于 TensorFlow，最近受到了广泛关注。

6. LightGBM

什么是LightGBM？

梯度提升是最好的、最流行的机器学习 (ML) 库之一，它可以帮助开发人员使用重新定义的基础模型（即决策树）构建新算法。因此，有专门的库可以快速有效地实现这种方法。

这些库包括 LightGBM、XGBoost 和 CatBoost。这些库相互竞争，它们都有助于解决常见问题，并且可以以几乎相似的方式使用。

LightGBM 的特点 LightGBM 用在什么地方？

该库提供了高度可扩展、优化和快速的梯度提升实现，这使得它在机器学习开发人员中广受欢迎。大多数机器学习全栈开发人员都通过使用这些算法赢得了机器学习竞赛。

7.Eli5

Eli5 是什么？

通常，机器学习模型预测的结果并不准确，而 Python 内置机器学习库 Eli5 有助于克服这一挑战。它是所有机器学习模型的可视化和调试的结合，并跟踪算法的所有工作步骤。

Eli5 的功能

此外，Eli5还支持其他库，包括xgboost、lightning、scikit-learn和sklearn-crfsite，上述每个库都可以执行不同的任务。

Eli5 在哪里使用？ 8. SciPy

什么是 SciPy？

SciPy 是一个面向应用程序开发人员和工程师的机器学习库。但是，您仍然需要了解 SciPy 库和 SciPy 堆栈之间的区别。SciPy 库包含用于优化、线性代数、积分和统计的模块。

SciPy 的特点 SciPy 在哪里使用？

SciPy 是一个使用 Numpy 求解数学函数的库。SciPy 使用 Numpy 数组作为基本数据结构，并附带用于科学编程中各种常见任务的模块。

SciPy 可以轻松处理线性代数、积分（微积分）、求解常微分方程和信号处理等任务。

9. Theano

Theano 是什么？

Theano 是一个用于计算多维数组的计算框架机器学习库。它的工作原理与 TensorFlow 类似，但由于它不适合生产环境，因此效率不如 TensorFlow。

此外，Theano还可以在类似TensorFlow的分布式或并行环境中使用。

Theano 的特点 Theano 用在什么地方？

Theano 表达式的实际语法是符号式的，这对于习惯于常规软件开发的初学者来说可能不太方便。具体来说，表达式以抽象的方式定义，编译，然后直接用于计算。

它专为处理深度学习使用的大型神经网络算法所需的计算而设计。它是同类库中最古老的库之一（开发始于 2007 年），被认为是深度学习研究和开发的行业标准。

Theano 目前正被用于多个神经网络项目，其受欢迎程度日益提升。

10.熊猫

什么是 Pandas？

Pandas 是 Python 中的一个机器学习库，它提供了高级数据结构和各种分析工具。该库的一个重要特性是能够使用一两个命令转换复杂的数据操作。Pandas 有许多内置函数可用于分组、合并数据、过滤和时间序列功能。

Pandas 的特点

Pandas 确保整个数据处理过程更加简单。支持重新索引、迭代、排序、聚合、连接和可视化等操作是 Pandas 的亮点之一。

Pandas 用在什么地方？

目前，Pandas 库的版本较少，包含数百个新功能、错误修复、增强功能和 API 更改。Pandas 在分组和排序数据、为所用方法选择最合适的输出以及提供执行自定义类型操作的支持方面得到了改进。

使用 Pandas 时，数据分析占了很大一部分。但是，当与其他库和工具一起使用时，Pandas 可以确保高性能和良好的灵活性。

总结

Python 十大机器学习库介绍就到此结束了，如果文章对你有帮助的话，请转发/点赞/收藏哦~

< 结束 >