python是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝陀嬎銠C(jī)程序設(shè)計語言，具有豐富和強(qiáng)大的庫，再加上其簡單、易學(xué)、速度快、開源免費、可移植性、可擴(kuò)展性以及面向?qū)ο蟮奶攸c，Python成為2021年最受歡迎的最受歡迎的編程語言!

人工智能是當(dāng)前最熱門話題之一，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是人工智能實現(xiàn)必備技能，Python編程語言含有最有用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具和庫，以下是Python開發(fā)工程師必知的十大機(jī)器學(xué)習(xí)庫!

一、Scikit-Learn

在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用中，Scikit-Learn是一個功能強(qiáng)大的Python包，我們可以用它進(jìn)行分類、特征選擇、特征提取和聚集。

二、Statsmodels

Statsmodels是另一個聚焦在統(tǒng)計模型上的強(qiáng)大的庫，主要用于預(yù)測性和探索性分析，擬合線性模型、進(jìn)行統(tǒng)計分析或者預(yù)測性建模，使用Statsmodels是非常合適的。

三、PyMC

PyMC是做“貝葉斯曲線”的工具，其包含貝葉斯模型、統(tǒng)計分布和模型收斂的診斷工具，也包含一些層次模型。

四、Gensim

Gensim被稱為“人們的主題建模工具”，其焦點是狄利克雷劃分及變體，其支持自然語言處理，能將NLP和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法更容易組合在一起，還引用了Google的基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本表示法word2vec。

五、Orange

Orange是一種帶有圖形用戶界面的庫，在分類、聚集和特征選擇方法方面，相當(dāng)齊全，還有交叉驗證的方法。

六、PyMVPA

PyMVPA是一種統(tǒng)計學(xué)習(xí)庫，包含交叉驗證和診斷工具，但沒有Scikit-learn全面。

七、Theano

Theano是最成熟的深度學(xué)習(xí)庫，它提供了不錯的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層，對線性代數(shù)來說很高效，與Numpy的數(shù)組類似，很多基于Theano的庫都在利用其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它還支持開箱可用的GPU編程。

八、PyLearn

PyLearn是一個基于Theano的庫，它給Theano引入了模塊化和可配置性，可以通過不同的配置文件來創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

九、Hebel

Hebel是一個帶有GPU支持的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，可以通過YAML文件決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的屬性，提供了將神級網(wǎng)絡(luò)和代碼友好分離的方式，并快速地運行模型，它是用純Python編寫，是很友好的庫，但由于開發(fā)不久，就深度和廣大而言，還有些匱乏!

十、Neurolab

Neurolab是一個API友好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，其包含遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的不同變體，如果使用RNN，這個庫是同類API中最好的選擇之一。

以上是Python開發(fā)工程師必知十大機(jī)器學(xué)習(xí)庫，除此之外，還有OverFeat、Nolearn以及Decaf等機(jī)器學(xué)習(xí)庫，在此就不一一介紹了，感興趣的可以深入學(xué)習(xí)一下!

以上內(nèi)容為大家介紹了Python機(jī)器學(xué)習(xí)需要用到的庫，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://www.parentadvocate.org/