Python é uma linguagem de programação popular que tem sido amplamente utilizada no campo do aprendizado de máquina.. Existem muitas bibliotecas Python para aprendizado de máquina disponíveis, e neste guia, Vamos dar uma olhada em alguns dos melhores.
Scikit-aprender
Scikit-learn é uma das bibliotecas Python mais populares para aprendizado de máquina. Oferece um grande número de algoritmos de aprendizagem de máquina, bem como métodos para pré-processamento e avaliação de modelos. Também é fácil de usar, e pode estar funcionando em poucos minutos.
Rio Keras
Keras é uma biblioteca de deep learning de código aberto escrita em Python. É fácil de usar e pode ser integrado com scikit-learn e outras estruturas de aprendizado de máquina. O Keras também suporta várias arquiteturas de redes neurais, tornando-o ideal para o desenvolvimento de modelos de aprendizagem profunda.
TensorFlow
TensorFlow é uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina do Google. Oferece suporte à criação e ao treinamento de modelos de aprendizado de máquina usando dados de alta dimensão. O TensorFlow também pode ser integrado ao Keras, permitindo que você aproveite os recursos de ambas as bibliotecas.
Tocha PyTorch
PyTorch é uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina do Facebook. Semelhante ao TensorFlow na construção e treinamento de modelos de aprendizado de máquina, mas PyTorch tem uma abordagem mais orientada para a pesquisa. PyTorch também é fácil de usar e pode estar funcionando em poucos minutos.
Theano
Theano é uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina escrita em Python. Foi desenvolvido pela equipe de pesquisa lisa da Universidade de Montreal. Theano é semelhante ao TensorFlow na criação e treinamento de modelos de aprendizado de máquina, mas se concentra mais na eficiência e no desempenho.
Estas são apenas algumas das melhores bibliotecas Python para aprendizado de máquina disponíveis.. Se você estiver interessado em aprendizado de máquina, É importante dar uma olhada em todas as bibliotecas disponíveis e encontrar a que melhor se adapta às suas necessidades..
NumPy
NumPy é um pacote fundamental para a computação científica com Python. Fornece um objeto ndarray Multidimensional eficiente para armazenamento de dados homogêneo. Ele também fornece funções matemáticas avançadas para operar com esses dados..
Pandas
Pandas é uma biblioteca Python que fornece estruturas de dados de alta qualidade e ferramentas de análise de dados. Pandas torna o trabalho com dados tabulares fácil e agradável.
Matplotlib •
Matplotlib • é uma biblioteca para gerar gráficos em Python. Matplotlib pode gerar gráficos de qualidade de publicação em uma variedade de formatos de saída, Incluindo ..PNG, ..JPG, ..EPS, ..SVG y ..PDF. Também pode se integrar com IPython Notebook e outros ambientes Python.
SciPy (em inglês)
SciPy (em inglês) é um pacote Python para computação científica. SciPy contém módulos para otimização, integração, interpolação, espectroscopia, álgebra linear, Características especiais, processamento de sinais, processamento de imagens e probabilidade.
Scikit-aprender
Scikit-aprender é um pacote Python para aprendizado de máquina. O Scikit-learn fornece uma interface uniforme para uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina. Também inclui funções para avaliação e pré-processamento de dados.
Modelos de estatísticas
Modelos de estatísticas é um pacote Python para análise estatística. Statsmodels fornece funções para estimar diferentes modelos estatísticos, bem como para fazer análise de regressão, Tabelas de contingência e testes estatísticos.
Nascido no mar
Nascido no mar é uma biblioteca Python para visualização de dados. Seaborn faz os gráficos de dados estatísticos são mais atraentes e mais fáceis de interpretar. Ele também fornece funções para análise de dados multivariados.