最佳的开源Python机器学习库

机器学习是当今世界发展非常快速且高效的技术。在我们的社会中，人类被认为是所有生物中最聪明的大脑，可以聪明地执行任何任务。机器学习是 AI（人工智能）的子集，用于开发可在计算机中使用的算法，以从以前的数据和历史中学习并做出一些有意义的决策。机器学习的受欢迎程度随着时间的推移而不断增加，因为机器学习可以执行对人类来说复杂的任务。

几年前，通过使用各种算法和统计概念手动训练和编码机器学习模型。这个过程非常耗时，而且效率也不高。最近几天，训练机器学习模型变得简单、高效、生产力更高。这背后的原因是许多开源 Python 模块、框架和库的可用性。 Python 因其易于理解的语法和广泛的可用库而成为开发人员最喜欢的编程语言。 Python 库有很多，例如 Numpy、Pandas、Tensorflow 等。在本文中，您将一一了解用于机器学习的顶级开源 Python 库。

最佳机器学习开源库

Numpy

Numpy

Numpy 简单来说就是“数值 Python”。它是机器学习研究非常重要的Python库。它是一个通用包，您可以使用它处理大量数组和多维数组。 Numpy 提供的各种工具包括数学函数、线性代数例程等。Numpy 的优势在于它具有 Python 的灵活性，并且由于优化编译的 C 代码而获得了速度。 Numpy 的语法非常简单，任何程序员都可以采用，无论其背景如何。

Scipy

Scipy代表“科学Python”。其中包含了各种用于数据优化、积分和计算统计的模块。Scipy是建立在NumPy之上的。如果你安装了Scipy库，Numpy扩展将自动安装在你的系统中。Scipy非常类似于用于大数据处理的MATLAB。正如我们所知，Scipy是一个开源库，全球范围内有一个活跃且快速响应的社区，他们的任务是不时地开发额外的模块。

Scikit-learn

Scikit-learn

Scikit learn是一个非常流行的Python库，专门用于经典的机器学习算法。该库是基于Python的两个基本库Numpy和Scipy构建的。要安装Scikit Learn库，您需要在系统上已经安装了Numpy和Scipy这两个库。对于几乎所有的学习算法，无论是有监督还是无监督学习算法，都支持Scikit Learn。Python中的Scikit learn库用于数据挖掘和数据分析。这个特点使得这个库在机器学习的新手中脱颖而出。

Theano

众所周知，机器学习是通过使用数学和统计方法来训练模型的。Theano是一个非常著名的开源Python库，可以用于各种操作，如定义、评估和优化复杂的数学表达式，包括多维数组。Theano库通过操作和优化CPU和GPU的分布式使用来实现这种效率。该库专门用于单元测试和验证，可以用于检测任何类型的错误。

TensorFlow

Tensor 是一个开源 Python 库，由“Google”的研究人员开发。 TensorFlow库用于进行复杂的数值计算，以实现更高的性能效率。张量流由定义和运行涉及张量的计算组成。它还用于运行一些深度神经网络，这些网络用于各种基于人工智能的应用程序开发。使用张量流，我们可以创建一个数据流图来显示该特定图上的数据移动。

喀拉斯

Keras 是一种非常流行的高级深度学习 API，由 Google 开发。该库用于机器学习神经网络的实现。该库的基本源代码是用Python语言编写的，可以轻松实现神经网络。 Keras 库相对容易学习和使用。这是因为这个库的前端是Python语言，抽象精度很高，同时支持各种后端计算。这就是 Keras 库比其他机器学习框架稍慢的原因。使用 Keras，您可以切换各种后端，这使得该库对初学者很友好。

PyTorch

PyTorch是一个用于机器学习的开源Python库。这个库支持各种工具，用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉和许多其他机器学习工具。使用这个库，开发人员可以进行各种任务或张量的计算，并进行GPU加速。它还允许开发人员创建一个图形来展示他们的计算。

Pandas

Pandas

Pandas库是由Wes McKinney于2008年开发的。该库建立在Numpy库之上。Pandas是Python编程中的一个库，支持各种数据结构和操作，以便能够高效地对数值数据和时间序列进行操作。该库提供了各种方法，可以对数据集进行分组、合并和过滤。

Matplotlib

Matplotlib

Matplotlib是一个开源的Python库，用于实现数据可视化。Matplotlib库还用于创建2D图形和在图形上绘制数据。该库的一些特点包括控制线条样式、格式化等。该库支持许多种图形，如柱状图、直方图等，用于实现数据可视化。

结论

• 机器学习的受欢迎程度随着时间的推移而增加，因为机器学习可以执行对人类来说复杂的任务。

• 各种开源的Python库使开发者社区能够在较短的时间内构建机器学习模型，而且比手动构建的机器学习模型更高效。

• 一些用于机器学习的顶级开源Python库有Numpy、Matplotlib、Scipy、Pandas、Tensorflow等。

• Numpy 在开发人员中具有优势，因为它具有 Python 的灵活性，并且由于优化编译的 C 代码而获得了速度。

• Pandas是Python编程中的一个包库，支持各种数据结构和操作，可以高效地完成数值数据的操作和时间序列的操作。

• TensorFlow用于运行一些用于开发各种基于人工智能的应用程序的深度神经网络。

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