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Python培訓(xùn) Python機(jī)器學(xué)習(xí)

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  Python培訓(xùn) Python機(jī)器學(xué)習(xí),用Python編程語(yǔ)言我們可以工作得更高效,減短時(shí)間。因此有了操作簡(jiǎn)單,功能強(qiáng)大的工具,在工作中是很重要

  Python培訓(xùn) Python機(jī)器學(xué)習(xí),用Python編程語(yǔ)言我們可以工作得更高效,減短時(shí)間。因此有了操作簡(jiǎn)單,功能強(qiáng)大的工具,在工作中是很重要的。對(duì)于Python語(yǔ)言來(lái)說(shuō),Python可用的最有用的Python機(jī)器學(xué)習(xí)工具和庫(kù)。其中包括:
  Scikit-Learn
  Scikit Learn是在CB Insights選用的Python機(jī)器學(xué)習(xí)工具。可以用它進(jìn)行分類、特征選擇、特征提取和聚集。它擁有易用的一致性API,并提供了很多開箱可用的求值、診斷和交叉驗(yàn)證方法。同時(shí)它底層使用Scipy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),與Python中其余使用Scipy、Numpy、Pandas和Matplotlib進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的部分適應(yīng)地很好。
  Python機(jī)器學(xué)習(xí)
  因此,如果你想可視化分類器的性能,比如,使用精確率與反饋率圖表或接收者操作特征曲線,Matplotlib可以幫助進(jìn)行快速可視化。考慮到花在清理和構(gòu)造數(shù)據(jù)的時(shí)間,使用這個(gè)庫(kù)會(huì)非常方便,因?yàn)樗梢跃o密集成到其他科學(xué)計(jì)算包上。另外,它還包含有限的自然語(yǔ)言處理特征提取能力以及詞袋、tfidf算法、預(yù)處理。此外,如果你想快速對(duì)小數(shù)據(jù)集進(jìn)行不同基準(zhǔn)測(cè)試的話,它自帶的數(shù)據(jù)集模塊提供了常見和有用的數(shù)據(jù)集。你還可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)集創(chuàng)建自己的小數(shù)據(jù)集,這樣在將模型應(yīng)用到真實(shí)世界中之前,你可以按照自己的目的來(lái)檢驗(yàn)?zāi)P褪欠穹掀谕?duì)參數(shù)最優(yōu)化和參數(shù)調(diào)整,它也提供了網(wǎng)格搜索和隨機(jī)搜索。
  Statsmodels
  Statsmodels是另一個(gè)聚焦在統(tǒng)計(jì)模型上的強(qiáng)大的庫(kù),主要用于預(yù)測(cè)性和探索性分析。如果你想擬合線性模型、進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析或者預(yù)測(cè)性建模,那么Statsmodels非常適合。它提供的統(tǒng)計(jì)測(cè)試相當(dāng)全面,覆蓋了大部分情況的驗(yàn)證任務(wù)。如果你是R或者S的用戶,它也提供了某些統(tǒng)計(jì)模型的R語(yǔ)法。它的模型同時(shí)也接受Numpy數(shù)組和Pandas數(shù)據(jù)幀,讓中間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)成為過(guò)去!
  PyMC
  PyMC是做貝葉斯曲線的工具。它包含貝葉斯模型、統(tǒng)計(jì)分布和模型收斂的診斷工具,也包含一些層次模型。如果想進(jìn)行貝葉斯分析,你應(yīng)該看看。
  Shogun
  Shogun是個(gè)聚焦在支持向量機(jī)上的機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱,用C++編寫。它正處于積極開發(fā)和維護(hù)中,提供了Python接口,也是文檔化最好的接口。但是,相對(duì)于Scikit-learn,我們發(fā)現(xiàn)它的API比較難用。而且,也沒提供很多開箱可用的診斷和求值算法。但是,速度是個(gè)很大的優(yōu)勢(shì)。
  Gensim
  Gensim被定義為“人們的主題建模工具”。它的主頁(yè)上描述,其焦點(diǎn)是狄利克雷劃分及變體。不同于其他包,它支持自然語(yǔ)言處理,能將NLP和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法更容易組合在一起。如果你的領(lǐng)域在NLP,并想進(jìn)行聚集和基本的分類,你可以看看。
  Orange
  Orange對(duì)分類、聚集和特征選擇方法而言,它是相當(dāng)全面的,還有些交叉驗(yàn)證的方法。在某些方面比Scikit-learn還要好,但與其他科學(xué)計(jì)算系統(tǒng)的適配上比不上Scikit-learn。但是,包含GUI是個(gè)很重要的優(yōu)勢(shì)。你可以可視化交叉驗(yàn)證的結(jié)果、模型和特征選擇方法,某些功能需要安裝Graphviz。對(duì)大多數(shù)算法,Orange都有自己的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),所以你需要將數(shù)據(jù)包裝成Orange兼容的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),這使得其學(xué)習(xí)曲線更陡。
  PyMVPA
  PyMVPA是另一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)庫(kù),API上與Scikit-learn很像。包含交叉驗(yàn)證和診斷工具,但是沒有Scikit-learn全面。
  Python培訓(xùn) Python機(jī)器學(xué)習(xí),奇酷教育Python培訓(xùn)推出的Python+人工智能課程強(qiáng)化了算法和編程思想。
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