必須掌握的10大Python庫

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資料來源:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0OTE4MzYzMw==&mid=2247487152&idx=4&sn=ca3ef74690488b9ebe9bd18ed6f9ecef&chksm=fbb2874eccc50e585457e1f51ea59c219e6d27e08860bb64b0161bb608b1e0d7c09fb6cff346&scene=0&xtrack=1&key=d7c04bb266a3c48c96d8b86614727e804efce9b909db0e9ecca72cea2ebe4756551c218f189b07fe954b45a2639d8d929c79b6707655a59cac5e0ff23dc2c012aaf129c342478ea5b09daaaff9f1147d&ascene=1&uin=MjIwODk2NDgxNw%3D%3D&devicetype=Windows+10&version=62060833&lang=zh_TW&pass_ticket=GEkdW5U6Z1o4x6batOOjHBNTvNqwtX7DfPOG8oFMXjTzXjf3BX9l%2BbUZX2sH8mOn


TensorFlow ~ TensorFlow是一個開源軟體庫,用於各種感知和語言理解任務的機器學習。目前被50個團隊用於研究和生產許多Google商業產品,如語音辨識、Gmail、Google 相簿和搜尋,其中許多產品曾使用過其前任軟體DistBelief。


Scikit-Learn ~ Scikit-learn是一個用於Python編程語言的免費軟件機器學習庫。 它具有各種分類,回歸和聚類算法,包括支持向量機,隨機森林,梯度增強,k-means和DBSCAN,旨在與Python數值和科學庫NumPy和SciPy互操作。


Numpy ~ NumPy是Python語言的一個擴充程式庫。支援高階大量的維度陣列與矩陣運算,此外也針對陣列運算提供大量的數學函式函式庫。


Keras ~ Keras是一個用Python編寫的開源神經網路庫,能夠在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano或PlaidML之上執行。


PyTorch ~ PyTorch是一個開源的Python機器學習庫,基於Torch, 應用於人工智慧領域,如自然語言處理。 它最初由Facebook的人工智慧研究團隊開發, 並且被用於Uber的機率編程軟體”Pyro”。 PyTorch主要有兩大特徵: 如NumPy的張量計算,但使用GPU加速 基於帶基自動微分系統的深度神經網路


LightGBM ~ Gradient Boosting是最好的和最流行的機器學習(ML)庫之一,它通過使用重新定義的基本模型和決策樹來幫助開發人員構建新算法。因此,有專門的庫可以快速有效地實現此方法。


Eli5 ~ 大多數情況下,機器學習模型預測的結果並不准確,Eli5機器學習庫內置Python有助於克服這一挑戰。它是可視化和調試所有機器學習模型的組合,並跟踪算法的所有工作步驟。


SciPy ~ SciPy是一個開源的Python演算法庫和數學工具包。 SciPy包含的模組有最佳化、線性代數、積分、插值、特殊函數、快速傅立葉變換、訊號處理和圖像處理、常微分方程式求解和其他科學與工程中常用的計算。與其功能相類似的軟體還有MATLAB、GNU Octave和Scilab。 SciPy目前在BSD授權條款下釋出。 


Theano ~ heano是一個Python庫和優化編譯器,用於操作和評估數學表達式,尤其是矩陣值表達式。 在Theano中,計算使用NumPy-esque語法表示,並編譯為在CPU或GPU架構上高效運行。 Theano是一個開源項目,主要由蒙特利爾大學蒙特利爾學習算法研究所開發。


Panda ~ Pandas是Python中的機器學習庫,提供高級數據結構和各種分析工具。該庫的一個重要特性是能夠使用一個或兩個命令將復雜操作與數據進行轉換。Pandas有許多內置的分組方法,包括數據,過濾以及時間序列功能。

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