Python-人工智能

现在最火的必属于人工智能和大数据了,在这后面就包含了大量的数据科学家和数学专业的参与,Python中集成了一些数学计算函数模块,可以让开发者简单快速开发,而不用处理中间的数学函数操作。最常见的就是一些大学老师在做研究的时候使用Python。

在人工智能上使用

Python比其他编程语言的好处 ,优质的文档 ,平台无关和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速 ;Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包,Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

Python的设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展。

很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

对于科学用途的广泛编程任务都很有用,无论从小的shell脚本还是整个网站应用。 最后,它是开源的。可以得到相同的社区支持。

AI的Python库

总体的AI库 AIMA:Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能:一种现代的方法”的算法

pyDatalog:Python中的逻辑编程引擎

SimpleAI:Python实现在“人工智能:一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用,有良好文档和测试的库。

EasyAI:一个双人AI游戏的python引擎(负极大值,置换表、游戏解决) 机器学习库 PyBrain 一个灵活,简单而有效的针对机器学习任务的算法,它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。

PyML 一个用Python写的双边框架,重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn 旨在提供简单而强大的解决方案,可以在不同的上下文中重用:机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块,集成了经典的机器学习的算法,这些算法是和python科学包(numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起的。

MDP-Toolkit 这是一个Python数据处理的框架,可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元,可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的,包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析),流型学习方法(局部线性嵌入),集中分类,概率方法(因子分析,RBM),数据预处理方法等等。 自然语言和文本处理库 NLTK 开源的Python模块,语言学数据和文档,用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

数值计算和科学计算编程

我们之前提到过的NumPy 数值编程扩展包括很多高级工具,例如,矩阵对象、标准数学库的接口等。通过将Python 与出于速度考虑而使用编译语言编写的数值计算的常规代码进行集成,NumPy 将Python 变成一个缜密严谨并简单易用的数值计算工具,这个工具通常可以替代已有的代码,而这些代码都是用FORTRAN 或C++ 等编译语言编写的。其他一些数值计算工具为Python 提供了动画、3D 可视化、并行处理等功能的支持。

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