Python 之于機器學(xué)習(xí)，可以說是最為鋒利的武器；而機器學(xué)習(xí)之于 Python，則有著擴大影響再造輝煌的助力。二者相輔相成，以至于一提到機器學(xué)習(xí)，人們自然而然的就想到了 Python，雖然有些狹隘，但是背后也有其存在的必然性！

今天我們就來介紹2021年最為重要的10個 Python 機器學(xué)習(xí)相關(guān)的第三方庫，不要錯過哦

TensorFlow

什么 TensorFlow

如果你目前正在使用 Python 進行機器學(xué)習(xí)項目，那么必然會聽說過這個流行的開源庫 TensorFlow

該庫由 Google 與 Brain Team 合作開發(fā)，TensorFlow 幾乎是所有 Google 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的一部分

TensorFlow 就像一個計算庫，用于編寫涉及大量張量操作的新算法，因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很容易地表示為計算圖，它們可以使用 TensorFlow 作為對張量的一系列操作來實現(xiàn)。另外，張量是代表數(shù)據(jù)的 N 維矩陣，是機器學(xué)習(xí)的重要概念

TensorFlow 的特點

TensorFlow 針對速度進行了優(yōu)化，它利用 XLA 等技術(shù)進行快速線性代數(shù)運算

響應(yīng)式構(gòu)造

使用 TensorFlow，我們可以輕松地可視化圖表的每一部分，而這在使用 Numpy 或 SciKit 時是不太可能的

靈活

Tensorflow 非常重要的功能之一是它的可操作性非常靈活，這意味著它具有很高的模塊化功能，并且也為我們提供了獨立制作某些功能的選項

易于訓(xùn)練

它很容易在 CPU 和 GPU 上進行訓(xùn)練以進行分布式計算

并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

從某種意義上說，TensorFlow 提供了流水線，我們可以在多個 GPU 上訓(xùn)練多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這使得模型在大規(guī)模系統(tǒng)上非常高效

龐大的活躍社區(qū)

因為它是由谷歌開發(fā)的，那么已經(jīng)有一個龐大的軟件工程師團隊不斷致力于穩(wěn)定性改進，其開發(fā)者社區(qū)非常活躍，你不是一個人在戰(zhàn)斗

開源

這個機器學(xué)習(xí)庫最好的一點是它是開源的，所以只要有互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)，任何人就都可以使用它

Scikit-Learn

什么是 Scikit-learn

它是一個與 NumPy 和 SciPy 相關(guān)聯(lián)的 Python 庫，它被認為是處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的最佳庫之一

在這個庫中進行了很多優(yōu)化改動，其中一項是交叉驗證功能，提供了使用多個指標的能力。許多訓(xùn)練方法，如邏輯回歸和最近鄰，都得到了一些小的改進與優(yōu)化

Scikit-Learn 的特點

交叉驗證

有多種方法可以檢查監(jiān)督模型在未見數(shù)據(jù)上的準確性

無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

產(chǎn)品中的算法種類繁多，包括聚類、因子分析、主成分分析，無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

特征提取

用于從圖像和文本中提取特征（例如詞袋）

Numpy

什么是 Numpy

Numpy 被認為是 Python 中最流行的機器學(xué)習(xí)庫之一

TensorFlow 和其他庫都在內(nèi)部使用 Numpy 對張量執(zhí)行多項操作，數(shù)組接口是 Numpy 最好也是最重要的特性

Numpy 的特點

交互的

Numpy 是可交互的且非常易于使用

數(shù)學(xué)計算

可以使復(fù)雜的數(shù)學(xué)實現(xiàn)變得非常簡單

直觀

使編碼變得真正容易，并且容易掌握概念

開源

使用廣泛，因此有很多開源貢獻者

Keras

什么是 Keras

Keras 被認為是 Python 中最酷的機器學(xué)習(xí)庫之一，它提供了一種更簡單的機制來表達神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Keras 還提供了一些用于編譯模型、處理數(shù)據(jù)集、圖形可視化等最佳實用程序

在后端，Keras 在內(nèi)部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如 CNTK。當我們將 Keras 與其他機器學(xué)習(xí)庫進行比較時，它的速度相對較慢。因為它通過使用后端基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)建計算圖，然后利用它來執(zhí)行操作。Keras 中的所有模型都是可移植的

Keras 的特點

支持 CPU 和 GPU

它可以在 CPU 和 GPU 上流暢運行

模型全面

Keras 支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾乎所有模型——全連接、卷積、池化、循環(huán)、嵌入等。此外，這些模型可以組合起來構(gòu)建更復(fù)雜的模型

模塊化

Keras 本質(zhì)上是模塊化的，具有令人難以置信的表現(xiàn)力、靈活性和創(chuàng)新性研究能力

完全基于 Python

Keras 是一個完全基于 Python 的框架，易于調(diào)試和探索

PyTorch

什么是 PyTorch

PyTorch 是最大的機器學(xué)習(xí)庫，允許開發(fā)人員在 GPU 加速的情況下執(zhí)行張量計算，創(chuàng)建動態(tài)計算圖，并自動計算梯度。除此之外，PyTorch 還提供了豐富的 API 來解決與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的應(yīng)用程序問題

這個機器學(xué)習(xí)庫基于 Torch，它是一個用 C 語言實現(xiàn)的開源機器庫，并在 Lua 中進行了封裝

這個 Python 機器庫于 2017 年推出，自成立以來，該庫越來越受歡迎并吸引了越來越多的機器學(xué)習(xí)開發(fā)人員

PyTorch 的特點

混合前端

新的混合前端在 Eager 模式下提供易用性和靈活性，同時無縫過渡到圖形模式以在 C++ 運行時環(huán)境中實現(xiàn)速度、優(yōu)化和功能

分布式訓(xùn)練

通過利用對異步執(zhí)行集體操作和可從 Python 和 C++ 訪問的點對點通信的本機支持來優(yōu)化研究和生產(chǎn)中的性能

Python 優(yōu)先

它被構(gòu)建為深度集成到 Python 中，因此可以與流行的庫和包（例如 Cython 和 Numba）一起使用

眾多庫和工具

活躍的研究人員和開發(fā)人員社區(qū)建立了豐富的工具和庫生態(tài)系統(tǒng)，用于擴展 PyTorch 并支持從計算機視覺到強化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的開發(fā)

LightGBM

什么是 LightGBM

Gradient Boosting 是最好和最受歡迎的機器學(xué)習(xí)庫之一，它通過使用重新定義的基本模型（即決策樹）幫助開發(fā)人員構(gòu)建新算法。因此，有一些特殊的庫可用于快速有效地實現(xiàn)此方法

這些庫是 LightGBM、XGBoost 和 CatBoost。所有這些庫都是有助于解決常見問題，并且可以以幾乎類似的方式使用

LightGBM 的特點

快速

非常快速的計算確保了高生產(chǎn)效率

直觀

直觀，因此對于用戶非常友好

訓(xùn)練更快

有比許多其他深度學(xué)習(xí)庫更快的訓(xùn)練速度

容錯

考慮 NaN 值和其他規(guī)范值時不會產(chǎn)生錯誤

Eli5

什么是 Eli5

大多數(shù)情況下，機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測的結(jié)果并不準確，而使用 Python 構(gòu)建的 Eli5 機器學(xué)習(xí)庫有助于克服這一問題。它結(jié)合了可視化和調(diào)試所有機器學(xué)習(xí)模型并跟蹤算法的所有工作步驟

Eli5 的特點

Eli5 還支持很多庫，例如 XGBoost、lightning、scikit-learn 和 sklearn-crfsuite 等

SciPy

什么是 SciPy

SciPy 是一個面向應(yīng)用程序開發(fā)人員和工程師的機器學(xué)習(xí)庫。SciPy 庫包含用于優(yōu)化、線性代數(shù)、積分和統(tǒng)計的模塊

SciPy 的特點

SciPy 庫的主要特點是它是使用 NumPy 開發(fā)的，它的數(shù)組最大限度地利用了 NumPy

此外，SciPy 使用其特定的子模塊提供所有高效的數(shù)值例程，如優(yōu)化、數(shù)值積分和許多其他程序

SciPy 的所有子模塊中的所有功能都有很好的文檔記錄

Theano

什么是 Theano

Theano 是 Python 中用于計算多維數(shù)組的計算框架機器學(xué)習(xí)庫。Theano 的工作原理與 TensorFlow 類似，但不如 TensorFlow 高效，因此它無法適應(yīng)生產(chǎn)環(huán)境

此外，Theano 還可以用于類似于 TensorFlow 的分布式或并行環(huán)境

Theano 的特點

與 NumPy 緊密集成

能夠在 Theano 編譯的函數(shù)中使用完整的 NumPy 數(shù)組

高效的使用 GPU

執(zhí)行數(shù)據(jù)密集型計算的速度比在 CPU 上快得多

高效的符號微分

Theano 可以為具有一個或多個輸入的函數(shù)求導(dǎo)

速度和穩(wěn)定性優(yōu)化

即使 x 非常小，也可以獲得 log(1+x) 的正確答案。當然這只是展示 Theano 穩(wěn)定性的示例之一

動態(tài) C 代碼生成

比以往更快地評估表達式，從而大大提高效率

廣泛的單元測試和自我驗證

檢測和診斷模型中的多種類型的錯誤和歧義

Pandas

什么是 Pandas

Pandas 是 Python 中的機器學(xué)習(xí)庫，提供高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和各種分析工具。這個庫的一大特點是能夠使用一兩個命令來轉(zhuǎn)換復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作。Pandas 具有許多用于分組、組合數(shù)據(jù)和過濾的內(nèi)置方法，以及時間序列功能

Pandas 的特點

Pandas 使得操作數(shù)據(jù)的整個過程變得更加容易，對重新索引、迭代、排序、聚合、連接和可視化等操作的支持是 Pandas 的功能亮點之一

好了，這就是今天分享的全部內(nèi)容，喜歡就點個贊+在看吧~