2021十大Python机器学习库转载

Python 可以说是机器学习最锋利的武器；而机器学习是 Python第一个有能力扩大它的影响力，重现它的辉煌。两者相辅相成，以至于一提到机器学习，人们自然就会想到 Python虽然有些狭隘，但它存在的背后也有其必然性！

今天我们要介绍今天我们要介绍今天我们要介绍2021一年中最重要的一年中最重要的一年10个 Python 机器学习相关的第三方库，千万不要错过哦

TensorFlow

什么 TensorFlow

如果您当前正在使用如果您当前正在使用如果您当前正在使用 Python 如果您正在从事一个机器学习项目，那么您一定听说过这个流行的开源库 TensorFlow

该库由 Google 与 Brain Team 协作式发展。协同发展，在发展中的协作。TensorFlow 几乎所有几乎所有几乎所有 Google 机器学习应用的一部分机器学习应用的一部分

TensorFlow 就像用于编写涉及大量张量运算的新算法的计算库一样，由于神经网络可以很容易地表示为计算图，因此它们可以使用 TensorFlow 实现为张量上的一组运算。此外，张量是数据的表示形式 N 维矩阵--机器学习中的一个重要概念

TensorFlow 的特点

TensorFlow 速度优化，它利用速度优化，它使用速度优化，它利用速度优化，它利用 XLA 和其他用于快速线性代数运算的技术

响应性建筑响应性建筑

使用 TensorFlow我们可以很容易地可视化图表的每个部分，这可以使用 Numpy 或 SciKit 不太可能的时候，不太可能的时候，当它不太可能的时候

灵活

Tensorflow 其中一个非常重要的特征是，它在可操作性方面非常灵活，这意味着它具有高度的模块化，还允许我们选择独立地制作某些功能

易于训练

它很容易在它很容易在它可以在它很容易在 CPU 和 GPU 分布式计算培训分布式计算培训

并行神经网络训练并行神经网络训练并行神经网络训练

在某种意义上，在某种意义上。在某种程度上TensorFlow 提供了管道，我们可以在多个版本中使用它 GPU 这使得该模型在大型系统上非常有效

大型活跃社区大型活跃社区大型活跃社区

因为它是由Google开发的，所以已经有一个庞大的软件工程师团队在不断地改进稳定性，而且它的开发人员社区非常活跃，在这场战斗中，你并不孤单

开源

这个机器学习库最好的地方是它是开源的，所以任何有互联网网络的人都可以使用它

Scikit-Learn

什么是 Scikit-learn

它是带有它的那个，与它相关联的那个 NumPy 和 SciPy 相关联的 Python 库，它被认为是处理复杂数据的最佳库之一

在这个库中进行了许多优化更改，其中之一是交叉验证功能，它提供了使用多个指标的能力。许多训练方法，如Logistic回归和最近邻法，都得到了一些微小的改进和优化

Scikit-Learn 的特点

交叉验证

有几种方法可以检查不可见数据的监督模型的准确性

无监督学习算法无监督学习算法

产品中有各种各样的算法，包括聚类、因子分析、主成分分析、无监督神经网络

特征提取

用于从图像和文本中提取特征(例如，词包)

Numpy

什么是 Numpy

Numpy 被认为是 Python 中最受欢迎的机器学习库之一

TensorFlow 内部使用其他库，内部使用其他库，内部使用其他库 Numpy 要对张量执行多个操作，数组接口为 Numpy 最好最重要的特征最好最重要的特征

Numpy 的特点

交互的

Numpy 是交互式的并且非常易于使用是交互式的并且非常易于使用它是交互式的并且非常易于使用

数学计算

复杂的数学实现可以变得非常简单

直观

使编码变得非常容易和容易掌握概念

开源

被广泛使用，因此有许多开源贡献者

Keras

什么是 Keras

Keras 被认为是 Python 作为世界上最酷的机器学习库之一，它提供了一种更简单的机制来表达神经网络。Keras 还提供了一些用于编译模型、处理数据集、图形可视化等的最佳实用程序

在后端，Keras 内部使用供内部使用内部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络，例如 CNTK。当我们愿意的时候 Keras 与其他机器学习库相比，它的速度相对较慢。这是因为它通过使用后端基础设施创建计算图，然后使用它来执行操作。Keras 中的所有型号都是便携式的

Keras 的特点

支持 CPU 和 GPU

它可以在 CPU 和 GPU 顺畅运行顺畅

模型全面

Keras 几乎所有的神经网络模型--完全连通、卷积、汇集、递归、嵌入等--都被支持。此外，还可以组合这些模型以构建更复杂的模型

模块化

Keras 本质上模块化，具有令人难以置信的表现力、灵活性和创新的研究能力

完全基于 Python

Keras 是完全基于是完全基于 Python 易于调试和探索的框架用于轻松调试和探索的框架

PyTorch

什么是 PyTorch

PyTorch 是最大的机器学习库，允许开发人员 GPU 张量计算与加速度一起执行，创建动态计算地图并自动计算梯度。除此之外，PyTorch 它也提供了财富它也提供了财富 API 解决与神经网络相关的应用问题

这个机器学习库是基于这个机器学习库的，这个机器学习库是基于这个机器学习库的 Torch它是一个工具，它是一个被使用的工具，它是一个被使用的工具，它是一个使用 C 开源机器库的语言实现，并在 Lua 封装在中封装在中封装在中

这个 Python 机器库于 2017 自2007年推出以来，该库越来越受欢迎，并吸引了越来越多的机器学习开发人员

PyTorch 的特点

混合前端

新混合前端在新混合前端新混合前端在新混合前端 Eager 模式提供了易用性和灵活性，同时可以无缝转换到图形模式以在 C++ 运行时环境中的速度、优化和功能

分布式训练分散式训练

通过利用异步执行集合操作的能力并从 Python 和 C++ 本机支持访问点对点通信，以优化研发和生产性能

Python 优先

它是为了深度融入它是为了深度融入它是为了与它深度融合它是为了与 Python 因此，它可以与流行的库和包(如 Cython 和 Numba)连用)都连用

许多库和工具许多库和工具范围广泛的库和工具

活跃的研究人员和开发人员社区构建了丰富的工具和库生态系统，用于扩展 PyTorch 并支持从计算机视觉到强化学习等领域的发展

LightGBM

什么是 LightGBM

Gradient Boosting 是最好和最受欢迎的机器学习库之一，它帮助开发人员通过使用重新定义的基本模型(即决策树)来构建新的算法。因此，有一些特殊的库可用于快速高效地实现此方法

这些库是 LightGBM、XGBoost 和 CatBoost。所有这些库都有助于解决常见问题，并且可以以几乎相似的方式使用

LightGBM 的特点

快速

非常快速的计算确保了高生产率

直观

直观，因此非常用户友好

训练更快

比许多其他深度学习库的训练速度更快。

容错

考虑 NaN 不会为值和其他规范值生成错误

Eli5

什么是 Eli5

在大多数情况下，机器学习模型不能预测准确的结果，并且使用 Python 构建的 Eli5 机器学习库帮助克服了这个问题。它结合了所有工作步骤来可视化和调试所有机器学习模型和跟踪算法

Eli5 的特点

Eli5 还支持许多库，例如 XGBoost、lightning、scikit-learn 和 sklearn-crfsuite 等

SciPy

什么是 SciPy

SciPy 是一个面向应用程序开发人员和工程师的机器学习库。SciPy 该库包含优化、线性代数、积分和统计模块

SciPy 的特点

SciPy 这个图书馆的主要特点是它使用 NumPy 最大限度地利用数组开发以最大限度地利用其数组开发以最大限度地利用其数组开发 NumPy

此外，SciPy 使用其特定子模块提供所有高效的数值例程，如优化、数值积分和许多其他过程

SciPy 所有子模块中的所有功能都有详细的文档记录

Theano

什么是 Theano

Theano 是 Python 中用于计算多维数组的计算框架机器学习库。Theano 工作原理与工作原理相同工作原理与 TensorFlow 相似，但不如相似，但不如 TensorFlow 效率高，因此不能适应生产环境

此外，Theano 它也可以以类似的方式使用，也可以类似的方式使用，因为它还可以用于 TensorFlow 分布式或并行环境分布式或并行环境用于分布式或并行环境

Theano 的特点

与 NumPy 紧密集成

能够在 Theano 编译后的函数使用完全编译的函数 NumPy 数组

高效使用高效使用高效使用 GPU

执行数据密集型计算的速度比 CPU 上快得多

高效符号求导高效符号求导

Theano 可以为具有一个或多个输入的函数派生

速度和稳定性优化速度和稳定性优化速度和稳定性优化

即使 x 非常小，也可以非常小，也可以获得非常小，也可以很小，也可以访问 log(1+x) 正确答案。当然，这只是为了表示一下 Theano 稳定性的一个例子，稳定性的一个例子

动态 C 代码生成

计算表达式的速度比以往任何时候都快，从而显著提高了效率

广泛的单元测试和自我验证广泛的单元测试和自我验证

检测和诊断模型中的多种类型的错误和歧义

Pandas

什么是 Pandas

Pandas 是 Python 库中的机器学习库提供了先进的数据结构和各种分析工具。该库的一个关键功能是能够使用一个或两个命令转换复杂的数据操作。Pandas 许多用于分组、组合数据和过滤的内置方法以及时间序列函数

Pandas 的特点

Pandas 通过对重新索引、迭代、排序、聚合、连接和可视化等操作的支持，使操作数据的整个过程变得更容易 Pandas 其中一个功能亮点是

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