Python to popularny język programowania, który jest szeroko stosowany w dziedzinie uczenia maszynowego.. Dostępnych jest wiele bibliotek Pythona do uczenia maszynowego, i w tym przewodniku, Rzućmy okiem na niektóre z najlepszych.
Scikit-learn
Scikit-learn jest jedną z najpopularniejszych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego. Oferuje dużą liczbę algorytmów uczenia maszynowego, a także metody wstępnego przetwarzania i oceny modeli. Jest również łatwy w użyciu, i może być gotowy do pracy w ciągu kilku minut.
Keras •
Keras to biblioteka głębokiego uczenia typu open source napisana w języku Python. Jest łatwy w użyciu i może być zintegrowany z Scikit-learn i innymi frameworkami uczenia maszynowego. Keras obsługuje również różne architektury sieci neuronowych, dzięki czemu idealnie nadaje się do opracowywania modeli głębokiego uczenia.
TensorFlow
TensorFlow to biblioteka open source do uczenia maszynowego od Google. Obsługa budowania i trenowania modeli uczenia maszynowego przy użyciu danych wielowymiarowych. TensorFlow można również zintegrować z Keras, co pozwala na wykorzystanie możliwości obu bibliotek.
PyTorch
PyTorch to biblioteka open source do uczenia maszynowego Facebooka. Podobny do TensorFlow w budowaniu i trenowaniu modeli uczenia maszynowego, ale PyTorch ma bardziej zorientowane na badania podejście. PyTorch jest również łatwy w użyciu i może być gotowy do pracy w ciągu kilku minut.
Luksemburg
Theano to biblioteka open source do uczenia maszynowego napisana w Pythonie. Został opracowany przez zespół badawczy LISA na Uniwersytecie w Montrealu. Theano jest podobny do TensorFlow w budowaniu i trenowaniu modeli uczenia maszynowego, ale koncentruje się bardziej na wydajności i wydajności.
To tylko niektóre z najlepszych dostępnych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego.. Jeśli interesuje Cię uczenie maszynowe, Ważne jest, aby spojrzeć na wszystkie dostępne biblioteki i znaleźć tę, która najlepiej odpowiada Twoim potrzebom..
NumPy
NumPy to podstawowy pakiet do obliczeń naukowych w języku Python. Udostępnia obiekt NDARRAY Wydajna, wielowymiarowa pamięć masowa dla jednorodnego przechowywania danych. Zapewnia również zaawansowane funkcje matematyczne do pracy z tymi danymi..
Pandy
Pandy to biblioteka języka Python, która zapewnia wysokiej jakości struktury danych i narzędzia do analizy danych. Pandy sprawia, że praca z danymi tabelarycznymi jest łatwa i przyjemna.
Matplotlib
Matplotlib to biblioteka do generowania grafiki w języku Python. Matplotlib może generować grafikę o jakości publikacji w różnych formatach wyjściowych, Tym ..PNG, ..JPG, ..EPS, ..SVG tak ..PDF. Może również integrować się z IPython Notebook i innymi środowiskami Python.
SciPy
SciPy to pakiet Pythona do obliczeń naukowych. SciPy zawiera moduły do optymalizacji, integracja, interpolacja, spektroskopia, algebra liniowa, Cechy szczególne, przetwarzanie sygnału, przetwarzanie obrazu i prawdopodobieństwo.
Scikit-learn
Scikit-learn to pakiet języka Python do uczenia maszynowego. Scikit-learn zapewnia jednolity interfejs dla szerokiej gamy algorytmów uczenia maszynowego. Zawiera również funkcje oceny i wstępnego przetwarzania danych.
Statsmodels
Statsmodels to pakiet Pythona do analizy statystycznej. Statsmodels udostępnia funkcje do szacowania różnych modeli statystycznych, a także do analizy regresji, Tabele awaryjne i testy statystyczne.
Seaborn
Seaborn to biblioteka języka Python do wizualizacji danych. Seaborn tworzy grafikę dane statystyczne są bardziej atrakcyjne i łatwiejsze w interpretacji. Zapewnia również funkcje do wielowymiarowej analizy danych.