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Python机器学习工具&库,再也不怕找不到工具了

用Python搞机器学习、数据科学,需要很多相关的资料,各种库、工具,都是常用、常找、常查的内容。

最近,维也纳的数据科学家Florian Rohrer把这类相关资料整理成了一个Python机器学习工具合辑,可以照着更新一下自己的收藏夹了。

四十几类项目

整个列表中,包含超过40类内容:

核心工具、Pandas和Jupyter、文本提取、大数据、统计、特征提取、可视化、地理工具、推荐系统、决策树、NLP、CV、神经网络、GPU、聚类、机器学习可解释性、强化学习……

具体都有什么呢?比如第一部分核心工具:

pandas、scikit-learn这些常用的库都有,直接链接到它们的GitHub或者官网页面。

再比如说可视化部分:

包括可以生成3D效果图的physt:

做各种统计图表的Yellowbrick:

Python机器学习工具&库,分门别类排列好,再也不怕找不到工具了

</center>

这哪怕是做PPT,都非常有用啊!

资源列表大集结

另外,项目贡献者还安利了几个GitHub上不错的资源列表:

大部分都是几百几千星的资源表,也有不少标星数万的经典内容,比如awesome-machine-learning:

各种语言项目都有,是真的awesome。

常用代码

最后,还有一个部分是“经常Google的内容”。

可能对大家有用的代码:

传送门

最后,送上资源传送门:

https://github.com/r0f1/datascience

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