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，人们自然而然的就想到了 Python，虽然有些狭隘，但是背后也有其存在的必然性！
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 1. 什么 Tenso
作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员，大家每天都要用到 python。在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。
Python 是最流行和使用最广泛的编程语言之一，它已经取代了业界许多编程语言。python 在开发人员中流行的原因有很多。然而，最重要的一点是它有大量的库供用户使用。
TensorFlow没有改变世界。但是，它显然是最棒的，也是现有最便利的深度学习库。本文作者Zachary Chase Lipton是来自加利福尼亚大学计算机科学工程学院的博士生，接受生物医学信息部的资助。他对机器学习的理论基础和实际应用都非常感兴趣。除了大学的研究工作，他还是微软研发实验室的实习生，亚马逊的机器学习科学家，同时还是KDnuggets杂志的特约编辑，以及曼宁出版公司的签约作者。 11月9日，谷歌宣布TensorFlow开源，这是一个在GPU上进行快速梯度式机器学习的巨大数据库。人工智能领域最
Tensorflow由Google Brain谷歌大脑开源出来的，在2015年11月在GitHub上开源，2016年是正式版，2017年出了1.0版本，趋于稳定。谷歌希望让优秀的工具得到更多的去使用，所以它开源了，从整体上提高深度学习的效率。在Tensorflow没有出来之前，有很多做深度学习的框架，比如caffe，CNTK，Theano，公司里更多的用Tensorflow。caffe在图像识别领域也会用。Theano用的很少，Tensorflow就是基于Theano。中国的百度深度学习PaddlePaddle也比较好，因为微软、谷歌、百度它们都有一个搜索引擎，每天用户访问量非常大，可以拿到用户海量的数据，就可以来训练更多的模型。
选自kdnuggets 作者：Madison May 机器之心编译 参与：王宇欣、李亚洲 选择什么深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题，而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。过去一段时间，机器之心发过多篇机器学习框架的对比文章，但随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言，支持 Python 的深度学习框架的性能也值得关注。Indico Data Solutions 的 CTO Madison May 根据他们公司在产品和开发过程中的经验对 7 大 Python 深度学习框架进行了
现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
导读：近几年随着深度学习算法的发展，出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长，各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
导读：深度学习（Deep Learning）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征（feature）。作为当下最热门的话题，Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。 目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，这些深度学习框架
TensorFlow是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写C++或CUDA代码。它和Theano一样都支持自动求导，用户不需要再通过反向传播求解梯度。其核心代码和Caffe一样是用C++编写的，使用C++简化了线上部署的复杂度，并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型（Python则会比较消耗资源，并且执行效率不高）。除了核心代码的C++接口，TensorFlow还有官方的Python、Go和Java接口，是通过SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator）实现的，这样用户就可以在一个硬件配置较好的机器中用Python进行实验，并在资源比较紧张的嵌入式环境或需要低延迟的环境中用C++部署模型。SWIG支持给C/C++代码提供各种语言的接口，因此其他脚本语言的接口未来也可以通过SWIG方便地添加。不过使用Python时有一个影响效率的问题是，每一个mini-batch要从Python中feed到网络中，这个过程在mini-batch的数据量很小或者运算时间很短时，可能会带来影响比较大的延迟。现在TensorFlow还有非官方的Julia、Node.js、R的接口支持。
可以看到各大主流框架基本都支持Python，目前Python在科学计算和数据挖掘领域可以说是独领风骚。虽然有来自R、Julia等语言的竞争压力，但是Python的各种库实在是太完善了，Web开发、数据可视化、数据预处理、数据库连接，爬虫等无所不能，有一个完美的生态环境。仅在数据挖掘工具链上，Python就有Numpy、SciPy、Pandas、Scikit-learn、XGBoost等组件，做数据采集和预处理都非常方便，并且之后的模型训练阶段可以和TensorFlow等基于Python的深度学习框架完美衔接。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 The 5 Deep Learning Frameworks Every Serious Machine Learner Should Be Familiar With，作者为James Le。
导读：近几年，随着深度学习的爆炸式发展，相关理论和基础架构得到了很大突破，它们奠定了深度学习繁荣发展的基础。这其中涌现了几个著名的深度学习平台，本文将对这些平台进行简要介绍。
谷歌机器学习：实际应用技巧 什么是机器学习（ML）？ 从概念上讲：给定（训练）数据，发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。 ML 的类型：监督学习；无监督学习；半监督学习；…… 监督学习：用于训
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 谷歌机器学习：实际应用技巧 什么是机器学习（ML）？ 从概念上讲：给定（训练
预训练的模型很容易使用，但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节? 你有多少次运行以下代码片段： 1import torchvision.models as models 2inception = mo
本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目（按 stars 排名）。最后更新：2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的
1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的自动分 化（auto-differentiation）。通过灵活的 Python 接口，要在 TensorFlow
选自MiniMaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架，它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数。Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端（backend）引擎 Theano/TensorFlow；而不需要更改前端代码。 虽然谷歌的 TensorFlow 已广受
【新智元导读】在 ThingsExpo 会议上，谷歌软件工程师 Natalia Ponomareva 作了有关如何在大规模机器学习中取得成功的讲座。Natalia 回顾了可用于对大量数据进行机器学习模型训练的框架，解释了特征工程和算法选择，并提供了有关如何避免错误的 tips。这是一份非常实用的机器学习指导手册。本文后半部分谈了如何选择深度学习框架的问题，以及Theano 贡献者、苏黎世联邦理工学院的深度学习研究者 Gokula Krishnan Santhanam 对常用深度学习框架基本构成的分析。 谷歌
机器之心报道 机器之心编辑部 今日，Theano 的开发与维护者之一 Pascal Lamblin 贴出了一封邮件：Yoshua Bengio 宣布 Theano 停止更新维护。在机器学习框架竞争如此激烈的现状下，此信息引起了极大的热议。 Theano 是一个 Python 库，可用于定义、优化和计算数学表达式，特别是多维数组（numpy.ndarray）。在解决包含大量数据问题的时候，使用 Theano 编程可以获得比手写 C 语言实现更快的速度。通过新近的 GPU 加速，Theano 可以比基于 CPU
2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）团队在GitHub上开源了PyTorch，并迅速占领GitHub热度榜榜首。
近年来，由于AI领域的迅猛发展，AI这一词汇已经成为一个流行语。AI曾被称为是一个书呆子和天才的领域，但由于各种库和框架的发展，使更多的人开始了他们的AI之旅。 不知道自己应该选哪个AI框架和库？看看
选自data science central 机器之心编译 参与：蒋思源 本文比较了 Keras 支持的主流深度学习框架性能，包括 TensorFlow、CNTK、MXNet 和 Theano，作者希望通过使用同一模型和不同的 Keras 后端，而测试不同框架在不同类型任务中的性能。本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型，机器之心不仅对该试验进行了介绍，同时还使用 Keras（TensorFlow 后端）在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。 如果我们对 Keras 在数据科学和深
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，作为当下最热门的话题，谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究，一直在支持开源深度学习框架的建设。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，作为当下最热门的话题，谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究，一直在支持开源深度学习框架的建设。 过去一年间，在这些巨头的加持下，深度学习框架格局发生了极大改变：新框架横空出世，旧的框架也逐渐退出历史舞台，而框架与框架之间的联系也更加紧密，生态更为开放。
作者 | Jasmeet Bhatia 编译 | KK4SBB 本文将对目前流行的几种Keras支持的深度学习框架性能做一次综述性对比，包括Tensorflow、CNTK、MXNet和Theano。作者Jasmeet Bhatia是微软的数据与人工智能架构师，本文内容仅代表个人观点。 如果现在有人质疑Keras在数据科学家和工程师社区的地位，那么就先请他去看看专业AI和云计算玩家对Keras的支持率吧。官方发布的最新版Keras，除了支持Theano等通用库之外，已经可以支持谷歌的Tensorflow和微
原文链接https://indico.io/blog/python-deep-learning-frameworks-reviewed/ 麦迪逊月 - 2017年1月31日 ---- 我最近偶然发现了我在“神经网络的最佳python库”这个主题的一个旧的数据科学堆栈交换的答案，它让我深感python深度学习生态系统在过去的两年半内的快速发展。我在2014年七月推荐的一个库pylearn2，现在已经不再被积极地开发和维护，并且一大批深度学习的库已经占据它的位置。其实每一个库都有它的优势和弱点。我们已经使
TensorFlow最初由谷歌的Machine Intelligence research organization 中Google Brain Team的研究人员和工程师开发的。这个框架旨在方便研究人员对机器学习的研究，并简化从研究模型到实际生产的迁移的过程。
随着深度学习研究热潮的持续发酵，各种开源深度学习框架层出不穷，其中包括：Caffe、CNTK、MXNet、Neon、TensorFlow、Theano 和 Torch (著名开源深度学习框架 Keras 相当于是 TensorFlow 和 Theano 的简化接口，这里就不并列了)。在这些深度学习框架中，我个人是支持 TensorFlow 的。以前我的观点不是这样，当时的我觉得 TensorFlow 没有什么厉害的。TensorFlow 刚出来的时候，我还和 Mentor 思远大大一顿吐槽。不过我最近转变观
开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？ 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法，帮助读者解决业务问题。 下图总结了在 GitHub 中最受
现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能
目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有TensorFlow、Caffe、Theano、Keras等，常见的深度学习框架如下图所示。
选自CIO 作者：Mitch De Felice 机器之心编译 参与：Jane W、黄玉胜 开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？ 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望
深度学习是机器学习中的一个研究方向，它基于一种特殊的学习机制。其特点是建立一个多层学习模型，深层级将浅层级的输出作为输入，将数据层层转化，使之越来越抽象。这种分层学习思想模拟的是人脑接受外界刺激时处理信息和学习的方式。
上次铁柱分享了一个使用深度学习库Keras预测风功率的案例，有小伙伴表示一脸懵逼，没关系，其实Keras上手很快，毕竟外卖小哥都可以上手深度学习，化身TF BOY了（TensorFlow BOY）。下面有请铁柱介绍Keras：
2016 年已经过去，BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章，盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这一个盘点呢？他写道：「我常听到人们谈论深度学习——我该从哪里开始呢？TensorFlow 是现在最流行的吧？我听说 Caffe 很常用，但会不会太难了？在 BEEVA Labs，我们常常需要应对许多不同的深度学习库，所以我希望能够将我们的发现和感想分享出来，帮助那些刚刚进入深度学习这一美丽世界的人。」 TensorFl
原文标题：Setting up a Deep Learning Machine from Scratch (Software) 原文链接：https://github.com/saiprashanths/dl-setup 译者：刘翔宇 审校：赵屹华 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 这是一篇为机器搭建深度学习研究环境的详细指南，包括驱动程序、工具和各种深度学习框架的安装指导。在64位Ubuntu 14.04的机器上使用Nvidia Titan X进行测试。 还有一些有类似目的的指南。一些内
AiTechYun 编辑：nanan AI和机器学习是目前流行的两个术语，有时甚至可以互换使用。然而，两项都不一样。虽然AI所涉及的机器可以执行具有人类智能特征的任务，但机器学习能够使现代计算机在没有明确编程的情况下学习。基本上，机器学习是通过模式识别和计算学习理论从AI发展而来。 谷歌、微软、Facebook、IBM和亚马逊等大公司都在大力投资自己的研发，以及收购那些在机器学习、神经网络、自然语言和图像处理等领域取得进展的初创公司。 在本文中，我们列出了5个最适合用于AI开发的开源框架: 1.Tensor
引 言 2016 年已经过去，BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章，盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这
分享 有问题请到留言区互动 人工智能无疑是计算机世界的前沿领域，而深度学习无疑又是人工智能的研究热点，那么现在都有哪些开源的深度学习工具，他们各自的优缺点又是什么呢？本文对Caffe、CNTK、TensorFlow、Theano和Torch等深度学习工具从网络、模型能力、接口、部署、性能、架构、生态系统、跨平台等方面做了比较。 1.网络和模型能力 Caffe Caffe可能是第一个主流的工业级深度学习工具，它开始于2013年底,具有出色的卷积神经网络实现。在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包，它有
无论你喜欢或不喜欢，深度学习就在这里等着你来学习，伴随着技术淘金热而来的过多的可选项，让新手望而生畏。
原文：Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
【新智元导读】昨天凌晨谷歌正式发布了TensorFlow1.0版，改进了库中的机器学习功能，发布了XLA的实验版本，对Python和Java用户开放，提升了debugging，并且加入和改进了一些高级
选自Medium 作者：Igor Bobriakov 机器之心编译 参与：朱朝阳、吴攀 Python 近几年在数据科学行业获得了人们的极大青睐，各种资源也层出不穷。数据科学解决方案公司 ActiveWizards 近日根据他们自己的应用开发经验，总结了数据科学家和工程师将在 2017 年最常使用的 Python 库。 核心库 1）NumPy 地址：http://www.numpy.org 当使用 Python 开始处理科学任务时，不可避免地需要求助 Python 的 SciPy Stack，它是专门为 P
Python 近几年在数据科学行业获得了人们的极大青睐，各种资源也层出不穷。数据科学解决方案公司 ActiveWizards 近日根据他们自己的应用开发经验，总结了数据科学家和工程师将在 2017 年最常使用的 Python 库。 核心库 1）NumPy 地址：http://www.numpy.org 当使用 Python 开始处理科学任务时，不可避免地需要求助 Python 的 SciPy Stack，它是专门为 Python 中的科学计算而设计的软件的集合（不要与 SciPy 混淆，它只是这个 sta
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