Python ist eine beliebte Programmiersprache, die im Bereich des maschinellen Lernens weit verbreitet ist.. Es gibt viele Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen, und in diesem Leitfaden, Werfen wir einen Blick auf einige der besten.
Scikit-lernen
Scikit-learn ist eine der beliebtesten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen. Bietet eine große Anzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen, sowie Methoden zur Vorverarbeitung und Auswertung von Modellen. Es ist auch einfach zu bedienen, und kann in wenigen Minuten einsatzbereit sein.
Keras
Keras ist eine Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek, die in Python geschrieben ist. Es ist einfach zu bedienen und kann in Scikit-learn und andere Frameworks für maschinelles Lernen integriert werden. Keras unterstützt auch verschiedene neuronale Netzwerkarchitekturen, Ideal für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen.
TensorFlow
TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen von Google. Unterstützt das Erstellen und Trainieren von Machine Learning-Modellen mit hochdimensionalen Daten. TensorFlow kann auch in Keras integriert werden, So können Sie die Funktionen beider Bibliotheken nutzen.
PyTorch
PyTorch ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen von Facebook. Ähnliche Programme wie TensorFlow beim Erstellen und Trainieren von Machine Learning-Modellen, aber PyTorch hat einen forschungsorientierteren Ansatz. PyTorch ist auch einfach zu bedienen und kann in wenigen Minuten einsatzbereit sein.
Theano
Theano ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die in Python geschrieben ist. Es wurde vom LISA-Forschungsteam der Universität Montreal entwickelt.. Theano ähnelt TensorFlow beim Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen, sondern konzentriert sich mehr auf Effizienz und Leistung.
Dies sind nur einige der besten verfügbaren Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen.. Wenn Sie sich für maschinelles Lernen interessieren, Es ist wichtig, einen Blick auf alle verfügbaren Bibliotheken zu werfen und diejenige zu finden, die Ihren Bedürfnissen am besten entspricht..
NumPy
NumPy ist ein grundlegendes Paket für wissenschaftliches Rechnen mit Python. Stellt ein Objekt bereit ndarray Effizient multidimensional für homogene Datenspeicherung. Es bietet auch erweiterte mathematische Funktionen, um mit diesen Daten zu arbeiten..
Pandas
Pandas ist eine Python-Bibliothek, die hochwertige Datenstrukturen und Datenanalysewerkzeuge bereitstellt. Pandas macht das Arbeiten mit tabellarischen Daten einfach und angenehm.
Matplotlib
Matplotlib ist eine Bibliothek zum Generieren von Grafiken in Python. Matplotlib kann Grafiken in Publikationsqualität in einer Vielzahl von Ausgabeformaten generieren, Einschließlich ..PNG, ..JPG, ..EPS, ..SVG j ..PDF. Kann auch in IPython Notebook und andere Python-Umgebungen integriert werden.
SciPy
SciPy ist ein Python-Paket für wissenschaftliches Rechnen. SciPy enthält Module zur Optimierung, Integration, Interpolation, Spektroskopie, lineare Algebra, Besonderheiten, Signalverarbeitung, Bildverarbeitung und Wahrscheinlichkeit.
Scikit-lernen
Scikit-lernen ist ein Python-Paket für maschinelles Lernen. Scikit-learn bietet eine einheitliche Schnittstelle für eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen. Es enthält auch Funktionen zur Datenauswertung und -vorverarbeitung.
Statistikmodelle
Statistikmodelle ist ein Python-Paket für statistische Analysen. Statsmodels bietet Funktionen zur Schätzung verschiedener statistischer Modelle, sowie Regressionsanalysen durchzuführen, Kontingenztabellen und statistische Tests.
Seaborn
Seaborn ist eine Python-Bibliothek zur Datenvisualisierung. Seaborn macht die Grafik von statistische Daten sind attraktiver und leichter zu interpretieren. Es bietet auch Funktionen für die multivariate Datenanalyse.