隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與普及，Python超越了許多其他編程語言，成為了機器學習領(lǐng)域中最熱門最常用的編程語言之一。有許多原因致使Python在眾多開發(fā)者中如此受追捧，其中之一便是其擁有大量的與機器學習相關(guān)的開源框架以及工具庫。本文就介紹幾種機器學習的庫。

1.TensorFlow

• TensorFlow是什么該庫是 Google 與 Brain Team 合作開發(fā)的。Google 的每一個機器學習應用幾乎都有 TensorFlow 的影子。 TensorFlow 的工作方式類似于一個計算庫，用于編寫設(shè)計大量張量運算的新算法。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很容易地表示為計算圖，因此它們可以用 TensorFlow 作為對張量（Tensor）的一些列操作來實現(xiàn)。此外，張量是表述數(shù)據(jù)的 N 維矩陣。
• TensorFlow的特點響應式構(gòu)造：使用 TensorFlow，我們可以輕松地將計算圖的每一部分進行可視化，在使用 NumPy 或 SciKit 時并沒有這個選項。靈活性：TensorFlow 的一個非常重要的特性是，它的操作非常靈活。這意味著它實現(xiàn)了模塊化，對于你想要使其獨立的部分，它可以提供這一選項。易于訓練：對于分布式計算，它可以很容易地在 CPU 上進行訓練，也可以在 GPU 上進行訓練。并行化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練：TensorFlow 提供了管道。從某種意義上說，你可以訓練多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多個 GPU，這使得模型在大型系統(tǒng)上非常高效。大型社區(qū)：毋庸諱言，因為 TensorFlow 是由 Google 開發(fā)的，所以有一大群軟件工程師在不斷改進 TensorFlow 的穩(wěn)定性。開源：這個機器學習庫最好的地方在于它是開源的，所以只要有互聯(lián)網(wǎng)，任何人都可以使用它。

2.Scikit-Learn

• Scikit-Learn 是什么？Scikit-Learn 是一個與 NumPy 和 SciPy 相關(guān)的 Python 庫。它被認為是處理復雜數(shù)據(jù)的最佳庫之一。這個庫正在進行大量更改。其中一個更改是交叉驗證功能，提供了使用多個度量的能力。許多訓練方法，如邏輯回歸和最近鄰方法，都得到了一些改進。
• Scikit-Learn 的特點交叉驗證：有多種方法可以檢驗監(jiān)督模型對不可見數(shù)據(jù)的準確性。無監(jiān)督學習算法：Scikit-Learn 提供了大量的算法，從聚類、因子分析和主成分分析到無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。特征提?。河糜趶膱D像和文本中提取特征（例如詞袋）。
• Scikit-Learn 在哪里使用？它包含許多用于實現(xiàn)標準機器學習和數(shù)據(jù)挖掘任務的算法，如降維、分類、回歸、聚類和模型選擇。

3.NumPy

• NumPy 是什么？NumPy 被認為是 Python 中最受歡迎的機器學習庫之一。TensorFlow 和其他庫在內(nèi)部使用 NumPy 在張量上執(zhí)行多個操作。數(shù)組接口是 NumPy 最好也是最重要的特性。
• NumPy 的特點交互性：NumPy 交互性強，易于使用。數(shù)學：使復雜的數(shù)學實現(xiàn)變得非常簡單。直觀性：使編碼和概念的掌握變得非常容易。大量的交互：得益于廣泛的使用，因此有大量的開源貢獻。
• NumPy 在哪里使用？NumPy 的接口可用于將圖像、聲波和其他二進制原始流表達為 N 維數(shù)組。為實現(xiàn)這個用于機器學習的庫，了解 NumPy 對于全棧開發(fā)人員來說很重要。

4.Keras

• Keras 是什么？Keras 被認為是 Python 中最酷的機器學習庫之一。它提供了一種更簡單的機制來表達神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Keras 還為編譯模型、處理數(shù)據(jù)集、圖形可視化等提供了一些最佳實用程序。在后端，Keras 在內(nèi)部使用 Theano 或 TensorFlow，也可以使用一些最流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如 CNTK。與其他機器學習庫比較，Keras 的速度相對較慢。因為它是通過使用后端架構(gòu)創(chuàng)建計算圖，然后利用它來執(zhí)行操作的。不過，Keras 的所有模型都是可移植的。
• Keras 的特點 1.Keras 在 CPU 和 GPU 上都能順利運行。 2.Keras 支持幾乎所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括完全連接的、卷積的、池化的、遞歸的、嵌入的等等。此外，這些模型還可以組合起來構(gòu)建更為復雜的模型。 3.Keras 在本質(zhì)上是模塊化的，具有難以置信的表現(xiàn)力、靈活性，并易于創(chuàng)新研究。 4.Keras 是一個完全基于 Python 的框架，可以方便地進行調(diào)試和探索。
• Keras 在哪里使用？你已經(jīng)在不斷地與 Keras 開發(fā)的功能進行交互：它在 Netflix、Uber、Yelp、Instacart、Zocdoc、Square 等其他許多公司都有應用。Keras 在那些將深度學習作為產(chǎn)品核心的初創(chuàng)公司中特別受歡迎，同時也是深度學習研究人員的最愛。大型科學組織，特別是 CERN（歐洲核子研究中心）和 NASA（美國國家航空航天局）的研究人員也采用了 Keras。Keras 包含許多常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建塊的實現(xiàn)，例如層、目標、激活函數(shù)、優(yōu)化器和一系列工具，使圖像和文本數(shù)據(jù)的處理變得更加容易。此外，Keras 還提供了許多預處理的數(shù)據(jù)集和預訓練模型，如 MNIST、VGG、Inception、SqueezeNet、ResNet 等等。

5.PyTorch

• PyTorch 是什么？PyTorch 是最大的機器學習庫，它允許開發(fā)人員利用 GPU 的加速執(zhí)行張量計算，創(chuàng)建動態(tài)計算圖，并自動計算梯度。除此之外，PyTorch 還提供了豐富的 API，用于解決與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的應用問題。這個機器學習庫是基于 Torch 的，Torch 是一個用 C 語言實現(xiàn)的開源機器學習庫，在 Lua 中有個包裝器。這個用 Python 編寫的機器學習庫是 2017 年推出的，自推出以來，吸引了越來越多的機器學習開發(fā)人員。
• PyTorch 的特點混合前端：新的混合前端在 Eager 模式（動態(tài)圖模式）下提供了易用性和靈活性，同時在 C++ 運行時環(huán)境中無縫過渡到圖形模式，以實現(xiàn)速度、優(yōu)化和功能。分布式訓練：通過利用 Python 和 C++ 提供的異步執(zhí)行集合操作和對等通信的本地支持，優(yōu)化研究和生產(chǎn)中的性能。Python 優(yōu)先：PyTorch 并非綁定到單一 C++ 框架中的 Python。它是為了深入集成到 Python 中而構(gòu)建的，因此它可以與流行的庫和包（如 Cython 和 Numba 等）一起使用。庫和工具：一個由研究人員和開發(fā)人員組成的活躍社區(qū)，建立了一個豐富的工具和庫生態(tài)系統(tǒng)，用于擴展 PyTorch ，并支持從計算機視覺到強化學習等領(lǐng)域的開發(fā)。
• PyTorch 在哪里使用？PyTorch 主要用于自然語言處理等應用。PyTorch 主要是由 Facebook 的人工智能研究小組開發(fā)的。Uber 的概率編程“Pyro”軟件就是建立在這個基礎(chǔ)上的。PyTorch 在很多方面都超過了 TensorFlow，最近得到了很多關(guān)注。

6.LightGBM

• LightGBM 是什么梯度提升（Gradient Boosting）是最好的、最流行的機器學習庫之一，它通過使用重新定義的基本模型和決策樹來幫助開發(fā)人員構(gòu)建新的算法。因此，有一些專門的庫是為快速有效地實現(xiàn)這種方法而設(shè)計的。這些庫分別是 LightGBM、XGBoost 和 CatBoost。所有這些庫都是幫助解決常見問題的競爭對手，可以以幾乎相似的方式加以利用。
• LightGBM 的特點計算速度快，生產(chǎn)效率高。直觀，易于使用。比許多其他深度學習庫有更快的訓練。在考慮 NaN 值和其他規(guī)范值時不會產(chǎn)生錯誤。
• LightGBM 在哪里使用？這個庫提供了高度可擴展、優(yōu)化和快速的梯度提升實現(xiàn)，這使得它在機器學習開發(fā)人員中備受歡迎。因為大多數(shù)機器學習全棧開發(fā)人員是通過使用這些算法在機器學習競賽中獲勝的。

7.Eli5

• Eli5 是什么？大多數(shù)情況下，機器學習模型的預測結(jié)果并不準確，而內(nèi)置 Python 的 Eli5 機器學習庫有助于克服這一挑戰(zhàn)。它結(jié)合了可視化和調(diào)試所有的機器學習模型，并跟蹤算法的所有工作步驟。
• Eli5 的特點Eli5 支持 XGBoost、lighting、scikit-learn 和 sklearn-crfsuite 庫。上面提到的所有庫都可以用于執(zhí)行不同的任務。
• Eli5 在哪里使用？需要在短時間內(nèi)進行大量計算的數(shù)學應用 在與其他 Python 包存在依賴關(guān)系的情況下，Eli5 扮演著至關(guān)重要的角色。 遺留應用和在各個領(lǐng)域?qū)嵤┹^新的方法

8.SciPy

• SciPy 是什么？SciPy 是一個面向應用程序開發(fā)人員和工程師的機器學習庫。你需要了解 SciPy 庫和 SciPy 棧之間的區(qū)別。SciPy 庫包含用于優(yōu)化、線性代數(shù)、積分和統(tǒng)計的模塊。
• SciPy 的特點SciPy 庫的主要特點是使用 NumPy 開發(fā)，其數(shù)組最大限度地利用了 NumPy。此外，SciPy 使用其特定子模塊提供了所有高效的數(shù)值例程，比如優(yōu)化、數(shù)值積分和許多其他例程。所有 SciPy 子模塊中的所有函數(shù)都有良好的文檔說明。
• SciPy 在哪里使用？SciPy 是一個使用 NumPy 求解數(shù)學函數(shù)的庫。SciPy 使用 NumPy 數(shù)組作為基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并附帶用于科學編程中各種常用任務的模塊，包括線性代數(shù)、積分（微積分）、常微分方程求解和信號處理等任務，都可以通過 SciPy 輕松處理。

9.Theano

• Theano 是什么？Theano 是 Python 中用于計算多維數(shù)組的計算框架機器學習庫。Theano 的工作方式與 TensorFlow 類似，但效率不如 TensorFlow。因為它不能適應生產(chǎn)環(huán)境。此外，還可以在與 TensorFlow 類似的分布式或并行環(huán)境中使用 Theano。
• Theano 的特點與 NumPy 緊密集成：能夠在 Theano 編譯的函數(shù)中完全使用 NumPy 數(shù)組。GPU 的透明使用：執(zhí)行數(shù)據(jù)密集型計算要比 CPU 上快得多。高效的符號微分：Theano 為具有一個或多個輸入的函數(shù)求導。速度和穩(wěn)定性的優(yōu)化：即使 x 非常小，也能獲得 log(1+x) 的正確答案。這只是證明 Theano 穩(wěn)定性的一個例子。動態(tài) C 代碼生成：計算表達式的速度比以往都快，從而極大提高效率。廣泛的單元測試和自我驗證：檢測和診斷模型中的多種類型的錯誤和歧義。
• Theano 在哪里使用？Theano 表達式的實際語法是符號化的，這可能會讓習慣正常軟件開發(fā)的初學者感到不適。具體來說，表達式是以抽象的方式進行定義、編譯的，然后實際用于計算。
• Theano 是專門為用于深度學習的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的計算類型而設(shè)計的。它是最早的類庫之一（2007 年開始開發(fā)），被認為是深度學習研究和開發(fā)的行業(yè)標準。Theano 目前被用于多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項目，隨著時間的推移，Theano 的普及率也在不斷提高

10.Pandas

• Pandas 是什么？Pandas 是 Python 中的一個機器學習庫，它提供高級的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和各種各樣的分析工具。這個庫最大的特性之一是能夠使用一個或兩個命令轉(zhuǎn)換復雜的數(shù)據(jù)操作。Pandas 有很多內(nèi)置的分組、組合數(shù)據(jù)、過濾以及時間序列功能的方法。所有這些方法都有出色的速度指示器。
• Pandas 的特點Pandas 使操作數(shù)據(jù)的過程變得更容易。對重新索引、迭代、排序、聚合、連接和可視化等操作的支持是 Pandas 的亮點之一。
• Pandas 在哪里使用？目前，Pandas 庫的發(fā)行版本較少，其中包括數(shù)百個新功能、bug 修復、增強和 API 中的更改。Pandas 的改進在于它能夠?qū)?shù)據(jù)進行分組和排序，為應用方法選擇最適合的輸出，并為執(zhí)行自定義類型操作提供支持。在其他事項中，當涉及到使用 Pandas 時，數(shù)據(jù)分析是一大亮點。但是，當與其他庫和工具一起使用時，Pandas 確保了高度的功能性和良好的靈活性。