顶级 Python 机器学习库

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简介

顾名思义，机器学习是创建能够从各种类型的数据中学习的计算机算法的实践。从更广泛的定义来看，Arthur Samuel 指出"机器学习是一门科学领域，它为计算机提供了学习的能力，而无需专门教授。"它们经常用于处理各种日常困难。

过去用于执行机器学习任务的算法、数学方程式和统计计算都是手动编码的。因此，这个过程既耗时又具有挑战性，而且效率低下。但由于存在许多库、框架和模块，它现在比过去简单得多，效率也高得多。部分由于其庞大的库集合，Python 已经取代了许多其他语言，成为目前最流行的语言之一。在本文中，我们将探讨机器学习中部署的 Python 库:

NumPy
Matplotlib
TensorFlow
Keras
Theano

NumPy

一个著名的 Python 库 NumPy 用于使用各种复杂的数学运算来计算包括矩阵在内的大量多维数组。它在线性代数、傅里叶变换和随机数方面的能力特别有用。NumPy 被 TensorFlow 等高端库内部用于操纵张量。一个名为 NumPy 的快速计算工具包能够执行各种操作，从简单的代数到傅里叶变换、随机模拟和形状操作。

import numpy as np
m = np.array([[2, 3], [5, 4]])
n = np.array([[2, 7], [4, 8]])
c = np.array([2, 12])
d = np.array([10, 13])
print (np.dot(c, d), "\n")
print (np.dot(m, c), "\n")
print (np.dot(m, n))

输出

176
 [40 58]
  [[16 38]
   [26 67]]

Matplotlib

Matplotlib 是一个广受欢迎的 Python 数据可视化包。它提供了一系列图形和图表，例如直方图、误差图、条形图等，用于显示数据。在将数据转发到数据处理和机器学习训练之前，使用 Python 中的 Matplotlib 模块对数据进行可视化会很有帮助。

Matplotlib 是一个用于 2D 数组显示的出色 Python 可视化包。为了处理更大的 SciPy 堆栈，开发了一个名为 Matplotlib 的多平台数据可视化工具包，它依赖于 NumPy 数组。John Hunter 于 2002 年首次推出了它。

可视化的主要好处之一是它使我们能够以简单的格式查看大量数据。 Matplotlib 中有许多不同类型的图，例如线图、条形图、散点图和直方图。

import matplotlib.pyplot as plt1
import numpy as np
m = np.linspace(0, 15, 95)
plt1.plot(m, m, label ='linear')
plt1.legend()
plt1.show()

输出

TensorFlow

Google 的 Google Brain 团队创建了 TensorFlow，这是一款非常受欢迎的高性能数值计算开源工具包。顾名思义，TensorFlow 是一个允许定义和执行基于张量的计算的框架。它可以训练和操作深度神经网络，用于创建各种 AI 应用。在机器学习研究和应用领域，TensorFlow 被广泛使用。

尽管机器学习是一个具有挑战性的领域，但现在将机器学习模型付诸实践变得更加简单。这是因为机器学习框架(例如 Google 的 TensorFlow)可以轻松收集数据、训练模型、生成预测并增强未来结果。

Google Brain 团队于 2015 年创建了开源 TensorFlow 框架，可用于大规模机器学习以及数值计算。TensorFlow 使许多数据挖掘和机器学习模型和方法(通常称为神经网络)变得实用。它提供了一个简单的前端 API，用于创建 Python 或 JavaScript 程序，这些程序随后以高性能 C++ 运行。

Keras

它带有许多用于收集、集成和过滤数据的集成方法。

Theano、CNTK 或 TensorFlow 都可以使用这种高级神经网络 API。CPU 和 GPU 都可以正常工作。对于 ML 初学者来说，Keras 使设计和构建神经网络变得相对简单。Keras 促进原型设计的简便性和速度是其最佳特性之一。

在 Theano、TensorFlow 或 CNTK 上，Keras(一个开源高级神经网络框架)都可以运行。它由 Google 开发人员 Francois Chollet 制作。使深度神经网络实验更快地成为可能。

它具有消费者友好性、模块化和可扩展性。卷积网络可以单独使用。

它无法处理低级计算，因此它利用后端库来解决它们。由于后端库再次充当低级 API 的高级 API 包装器，它可以在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上运行。

Theano

我们都知道数学和统计学构成了机器学习的大部分。一个广受欢迎的 Python 库 Theano 用于使用多维数组有效地设计、评估和优化数学方程式。这是通过最大化 CPU 和 GPU 的使用来实现的。它是一个必不可少的 Python 深度学习工具包，您可以使用它直接构建深度学习模型，也可以通过包装器库简化流程。