来源:大数据与机器学习文摘本文约2600字,建议阅读9分钟本文为你介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库。
Python 之于机器学习,可以说是最为锋利的武器;而机器学习之于 Python,则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成,以至于一提到机器学习,人们自然而然地就想到了 Python,虽然有些狭隘,但是背后也有其存在的必然性!
今天我们就来介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库,不要错过哦
一、TensorFlow
如果你目前正在使用 Python 进行机器学习项目,那么必然会听说过这个流行的开源库 TensorFlow。
该库由 Google 与 Brain Team 合作开发,TensorFlow 几乎是所有 Google 机器学习应用程序的一部分。
TensorFlow 就像一个计算库,用于编写涉及大量张量操作的新算法,因为神经网络可以很容易地表示为计算图,它们可以使用 TensorFlow 作为对张量的一系列操作来实现。另外,张量是代表数据的 N 维矩阵,是机器学习的重要概念。
TensorFlow 针对速度进行了优化,它利用 XLA 等技术进行快速线性代数运算。
二、Scikit-Learn
它是一个与 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。
在这个库中进行了很多优化改动,其中一项是交叉验证功能,提供了使用多个指标的能力。许多训练方法,如逻辑回归和最近邻,都得到了一些小的改进与优化。
三、Numpy
Numpy 被认为是 Python 中最流行的机器学习库之一。
TensorFlow 和其他库都在内部使用 Numpy 对张量执行多项操作,数组接口是 Numpy 最好也是最重要的特性。
四、Keras
Keras 被认为是 Python 中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、图形可视化等最佳实用程序。
在后端,Keras 在内部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络,如 CNTK。当我们将 Keras 与其他机器学习库进行比较时,它的速度相对较慢。因为它通过使用后端基础设施创建计算图,然后利用它来执行操作。Keras 中的所有模型都是可移植的。
五、PyTorch
PyTorch 是最大的机器学习库,允许开发人员在 GPU 加速的情况下执行张量计算,创建动态计算图,并自动计算梯度。除此之外,PyTorch 还提供了丰富的 API 来解决与神经网络相关的应用程序问题。
这个机器学习库基于 Torch,它是一个用 C 语言实现的开源机器库,并在 Lua 中进行了封装。
这个 Python 机器库于 2017 年推出,自成立以来,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。
六、LightGBM
Gradient Boosting 是最好和最受欢迎的机器学习库之一,它通过使用重新定义的基本模型(即决策树)帮助开发人员构建新算法。因此,有一些特殊的库可用于快速有效地实现此方法。
这些库是 LightGBM、XGBoost 和 CatBoost。所有这些库都是有助于解决常见问题,并且可以以几乎类似的方式使用。
七、Eli5
大多数情况下,机器学习模型预测的结果并不准确,而使用 Python 构建的 Eli5 机器学习库有助于克服这一问题。它结合了可视化和调试所有机器学习模型并跟踪算法的所有工作步骤。
Eli5 还支持很多库,例如 XGBoost、lightning、scikit-learn 和 sklearn-crfsuite 等。
八、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 库包含用于优化、线性代数、积分和统计的模块。
SciPy 库的主要特点是它是使用 NumPy 开发的,它的数组最大限度地利用了 NumPy。
此外,SciPy 使用其特定的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程序。
SciPy 的所有子模块中的所有功能都有很好的文档记录。
九、Theano
Theano 是 Python 中用于计算多维数组的计算框架机器学习库。Theano 的工作原理与 TensorFlow 类似,但不如 TensorFlow 高效,因此它无法适应生产环境。
此外,Theano 还可以用于类似于 TensorFlow 的分布式或并行环境。
十、Pandas
Pandas 是 Python 中的机器学习库,提供高级数据结构和各种分析工具。这个库的一大特点是能够使用一两个命令来转换复杂的数据操作。Pandas 具有许多用于分组、组合数据和过滤的内置方法,以及时间序列功能。
Pandas 使得操作数据的整个过程变得更加容易,对重新索引、迭代、排序、聚合、连接和可视化等操作的支持是 Pandas 的功能亮点之一。
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编辑:黄继彦
校对:林亦霖