Python可以说是机器学习最犀利的利器；而Python的机器学习有能力扩大其影响力并重现其辉煌。两者相辅相成，以至于说到机器学习，人们自然而然会想到Python。虽然有点窄，但背后有必然性！今天我们就来介绍一下2021年Python机器学习相关的10个最重要的第三方库，TensorFlow不要错过。什么是TensorFlow？如果你目前正在使用Python进行机器学习项目，你一定听说过这个流行的开源库TensorFlow该库是由Google与BrainTeam合作开发的，TensorFlow几乎是所有Google机器学习应用程序的一部分TensorFlow就像一个计算用于编写涉及大量张量运算的新算法的库，因为神经网络可以很容易地表示为计算图，可以使用TensorFlow将其实现为对张量的一系列运算。另外，张量是表示数据的N维矩阵，是机器学习的一个重要概念。TensorFlow的特点是TensorFlow。它针对速度进行了优化，使用XLA等技术进行快速线性代数运算。响应式构建有了TensorFlow，我们可以很容易的将图可视化TensorFlow的一个很重要的特性就是它的可操作性非常灵活，这意味着它是高度模块化的，也为我们提供了独立制作一些功能的选项易于训练它很容易在CPU和GPU上进行分布式计算的训练并行神经网络训练TensorFlow提供了管道，我们可以在多个GPU上训练多个神经网络，这使得模型在大型系统上非常高效巨大的活跃社区因为它是由谷歌开发，已经有一个庞大的软件工程师团队致力于稳定性改进，它的开发者社区非常活跃，你不是一个人在战斗开源这个机器学习库最好的一点是它是开源的，所以任何有互联网连接的人都可以使用相关的Python库，它被认为是最好的交易库之一g具有复杂的数据，在这个库中进行了许多优化更改，其中之一是交叉验证功能，它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，都得到了小的改进和优化Scikit-Learn特性交叉验证有多种方法可以检查监督模型在未见数据上的准确性在无监督学习算法的产品中，种类繁多包括聚类、因子分析、主成分分析、无监督神经网络的算法特征提取用于从图像和文本中提取特征（例如词袋）Numpy什么是NumpyNumpy被认为是Python中最流行的机器学习库TensorFlow和其他库使用Numpy在内部对张量执行多项操作。数组接口是Numpy最好和最重要的特性。Numpy的特点是交互性。Numpy是交互式的，非常易于使用。数学计算可以使复杂的数学实现变得非常简单和直观使编码真正容易和容易掌握概念开源被广泛使用因此有很多开源贡献者表达神经网络的更简单的机制。Keras还提供了一些用于编译模型、处理数据集、图形可视化等的最佳实用程序。在后端，Keras在内部使用Theano或TensorFlow。还提供了一些最流行的神经网络，例如CNTK。当我们将Keras与其他机器学习库进行比较时，它相对较慢。因为它的工作原理是使用后端基础设施来创建计算图，然后利用它来执行操作。Keras中的所有模型都是可移植的Keras特性支持CPU和GPU它可以在CPU和GPU上流畅地运行模型Keras支持几乎所有的神经网络模型——全连接、卷积、池化、循环、嵌入等。此外，这些模型可以组合起来构建更复杂的模型模块化Keras本质上是模块化的，具有令人难以置信的表现力、灵活性和创新研究能力完全基于Python的Keras是一个完全基于Python的框架，易于调试和探索PyTorch什么是PyTorchPyTorch是最大的机器学习库，它允许开发人员使用GPU加速执行张量计算、创建动态计算图并自动计算梯度。此外，PyTorch还提供了丰富的API来解决与神经网络相关的应用问题。这个机器学习库是基于Torch的，是一个用C语言实现并用Lua封装的开源机器库。这个Python机器库于2017年推出，自成立以来，该库越来越受欢迎，吸引了越来越多的机器学习开发人员PyTorch混合前端的特点新的混合前端在Eager模式下提供易用性和灵活性，同时无缝过渡到C++运行时环境中的速度、优化和功能的图形模式分布式训练通过利用对集体操作的异步执行和可从Python和C++访问的对等通信的本地支持来优化研究和生产。深度集成到Python中，因此它可以与流行的库和包一起使用，例如Cython和Numba从计算机视觉到强化学习LightGBM什么是LightGBMGradientBoosting是最好和最受欢迎的机器学习库之一）帮助开发人员构建新算法。因此，有专门的库可以用来快速高效地实现这个方法。这些库是LightGBM、XGBoost和CatBoost。所有这些库都有助于解决常见问题，并且可以以几乎相似的方式使用考虑NaN值和其他范数值时的错误什么是Eli5？克服这个问题。它结合了Eli5的特性，可以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，比如XGBoost、lightning、scikit-learn和sklearn-crfsuite等。SciPy什么是SciPySciPy是应用程序开发人员的工具，也是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的特点SciPy库的主要特点是它是使用NumPy开发的，它的数组充分利用了NumPy。此外，SciPy使用其特定的子模块提供所有高效的数值例程，例如优化、数值积分和许多其他程序SciPy所有子模块中的所有函数都有详细的文档说明Theano什么是TheanoTheano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，但效率不如TensorFlow，因此无法适配生产环境。此外，Theano也可以用于类似于TensorFlow的分布式或并行环境。Theano的功能与NumPy紧密集成，可用于Theano编译的函数完整的NumPy数组使用GPU高效地执行数据密集型计算比在CPU上快得多高效的符号微分Theano可以针对具有一个或多个输入的函数进行优化速度和稳定性得到优化，即使对于非常小的x也可以得到log(1+x)的正确答案。当然，这只是证明Theano稳定性的示例之一动态C代码生成比以往更快地评估表达式，这大大提高了效率广泛的单元测试和自我验证检测和诊断模型中的多种类型的错误和歧义PandaswhatYesPandasPandas是Python中的机器学习库，提供高级数据结构和各种分析工具。该库的一大特点是能够仅使用一个或两个命令来转换复杂的数据操作。Pandas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。支持是Pandas的功能亮点之一。好了，今天分享的内容就这些了。喜欢就点赞+关注吧~
