最火的3个Python机器学习库_小松悦读会

Theano

Theano[2]在十年以前发布，主要由蒙特利尔大学的机器学习小组开发，是机器学习社区中最常用的CPU和GPU数学编译器之一。 2016年的一篇论文，Theano：快速计算数学表达式的Python框架[3]，提供了对库的彻底概述。文章解释说。“基于Theano的优势，多个软件包已经开发了，他们具有更高级别的用户界面，更适合于某些目标。Lasagne[4]和Keras[5]开发的目的是使得更容易表达深度学习模型和训练算法的架构作为由Theano评估的数学表达式。另一个例子是PyMC3，一个概率编程框架，使用Theano以梯度自动导出表达式，并生成快速执行的C代码。（Keras和Lasagne可在TensorFlow和Theano之上运行。）

Theano在GitHub[6]上有超过25,000个提交，大约300个提交者，已经fork近2000次。

对于视频教程，请观看Martin Andrews的PyCon Singapore 2015讲座：使用Python和Theano让机器学习更深入[7]：
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TensorFlow

TensorFlow[8]是一个使用数据流图进行数值计算的开源库。尽管是开源世界的一个新来者，但这个Google领导的项目在GitHub[9]上已经有近15,000个提交，600多个贡献者，其模型存储库[10]获得12,000个星。

在第一个开源年鉴（ Open Source Yearbook[10]）中，TensorFlow被选为2016年的一个项目[11]。在最近的开源年鉴中，TensorFlow做了几次出现。我们将该项目列入在我们在2017年必看的顶级开源项目列表[12]中。我们还在Josh Simmons的一篇文章中了解了基于TensorFlow的项目Magenta，这是一篇关于Google 2016年开源版本[13]的文章。Simmons说，Magenta是一个努力，以提高音乐和艺术生成的机器智能的艺术状态，并致力于建立一个由艺术家、编程人员和机器学习研究人员组成的协作社区。Rachel Roumeliotis把TensorFlow分类在驱动人工智能（AI）列表里面，这个列表是她的 2016年度最火编程趋势[14]的一部分。

TensorFlow 1.0在2月中旬推出。Google开发人员博客[15]（Google Developers Blog）宣布说：“在刚刚过去的第一年，TensorFlow已经帮助研究人员、工程师、艺术家、学生和许多其他人从语言翻译到早期检测皮肤癌，防止糖尿病患者失明等等每个方面取得进步。”

要了解有关TensorFlow的更多信息，请阅读DZone系列文章的TensorFlow前沿[16]（ TensorFlow on the Edge），或观看TensorFlow DevSummit 2017上的直播录像：
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scikit-learn

scikit-learn[17]（发音为sy-kit learn）基于NumPy、SciPy和Matplotlib开发，其使用案例[18]有：Spotify工程师使用它来推荐音乐，OkCupid则使用它来帮助评估和改进他们的配对系统，以及Birchbox新产品开发的探索阶段使用它。

在GitHub[19]上Scikit-learn有近22,000个提交和800个贡献者。

有关scikit-learn的免费教程，请阅读其项目网站上的scikit-learn的机器学习介绍[20]，或观看Sebastian Raschka的PyData Chicago 2016讲座，学习scikit-learn：Python中机器学习的介绍。[21]
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[1] https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/
[2] http://deeplearning.net/software/theano/
[3] https://arxiv.org/abs/1605.02688
[4] http://lasagne.readthedocs.org/
[5] https://keras.io/
[6] https://github.com/Theano/Theano
[7] https://www.tensorflow.org/
[8] https://github.com/tensorflow/tensorflow
[9] https://github.com/tensorflow/models
[10] https://opensource.com/yearbook/2015
[11] https://opensource.com/life/15/12/most-likely-succeed-2016
[12] https://opensource.com/article/16/12/yearbook-projects-watch-2017
[13] https://opensource.com/16/12/yearbook-tour-googles-2016-open-source-releases
[14] https://opensource.com/article/16/12/yearbook-top-programming-trends-2016
[15] https://developers.googleblog.com/2017/02/announcing-tensorflow-10.html
[16] https://dzone.com/articles/tensorflow-on-the-edge
[17] http://scikit-learn.org/stable/
[18] http://scikit-learn.org/stable/testimonials/testimonials.html
[19] https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
[20] http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html
[21] https://youtu.be/9fOWryQq9J8

Python 机器学习 方向的第三方库是答：TensorFlow“城门立木”是立法史上的重要事件。( )答：正确慢性支气管炎最重要的病因是:答：感染家具设计的设计程序主要有哪些?答：设计准备阶段策划阶段初步设计阶段深化设计与细节研究设计完成阶段中国大学MOOC: 不属于辛弃疾《摸鱼儿 .更能消几番风雨》中的词句是答：春兰可佩资本资产定价模式中，? i(Km-RF)表示答：风险收益率康... Scikit-learn是一个开源的 机器学习 工具包，由丰富的统计和 机器学习 算法构成，旨在成为 Python 数据科学生态系统中的核心组件之一。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib等库的基础上，为用户提供了简单而强大的工具来处理各种数据分析任务。 Scikit-learn(sklearn)是 机器学习 中常用的第三方模块，对常用的 机器学习 方法进行了封装，包括回归（Regression）、降维（Dimensionality Reduction）、分类（Classfi... PyTorch：PyTorch是Facebook推出的开源 机器学习 框架，支持动态图和静态图两种计算图模式。TensorFlow：TensorFlow是谷歌推出的开源 机器学习 框架，广泛应用于深度学习领域。 Pendulum的优势之一在于，它是 Python 标准datetime替代品，因此你可以轻松地将其与现有的代码集成，并且在你需要的时候才使用它的功能。目前， Python 已经超越了许多编程语言，成为三大编程语言之一，而且在热门的 机器学习 领域， Python 也是最常用的语言之一。PyTorch是Facebook深度学习框架，源于Torch框架，同时改善了Torch框架，基于 python 语言，由于实现了动态计算图范式，PyTorch已经成为众多研究人员的首选框架之一，可以计算梯度，而且非常快，可扩展性强。常用镜像源：清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/ 华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/ 山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/ 中国科学技术大学：http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/ 以豆瓣镜像为例，使用如下命令安装你想 Python 作为一种编程语言近年来越来越受欢迎，它为什么这么火？其中一个重要原因就是因为 Python 的库丰富—— Python 语言提供超过15万个第三方库， Python 库之间广泛联系、逐层封装。几乎覆盖信息技术所有领域，下面简单介绍下数据分析与可视化、网络爬虫、自动化、WEB开发、 机器学习 常用的一些第三方库。本文整理了7个非常有效的 机器学习 Python 库：Prophet、Deep Lake、Optuna、pycm、NannyML、ColossalAI、emcee，用简单的方式编写复杂且耗时的代码，大大提升工作效率！还有其他的库，包括numpy、pandas、matplotlib和seaborn等用于数据处理和可视化，以及NLTK和spaCy等用于文本处理和自然语言处理等库。scikit-learn：是 Python 中最常用的 机器学习 库之一，提供常见的 机器学习 算法和工具，包括分类、回归、聚类以及降维等。PyTorch：是另一个流行的深度学习框架，提供动态图和静态图两种模式的接口，易于使用和调试。XGBoost: 是一个非常流行的 机器学习 库，提供了梯度提升决策树算法，用于回归和分类问题。人工智能人工智能模型处理信息 机器学习 计算机编程数据预测神经网络计算机模型；深度学习子集 python Numpy 矩阵运算数学函数库 c语言 C++ Linux、Windows 和 Mac OS OpenCV Scikit-image Pillow Mahotas... Python 之于 机器学习 ，可以说是最为锋利的武器；而 机器学习 之于 Python ，则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成，以至于一提到 机器学习 ，人们自然而然的就想到了 Python ，虽...