df.to_csv('drawn_data.csv') 7. 代码质量工具——Black PyPI:https://pypi.org/project/black/ 功能: Python代码格式化工具 特点: 统一的代码格式规范 优势: 提高代码可读性,被广泛使用 安装:pip install black 代码示例: # 命令行使用 # black your_script.py # 或在Python中使用 import black # 格式化...
Numpy 📈 Numpy是Python的一个扩展程序库,专为处理大型多维数组和矩阵而设计。它提供了大量的数学函数库,支持各种复杂的数组运算。Numpy的底层是用C语言编写的,直接在内存中存储对象,而不是对象的指针,这使得它的运算效率远高于纯Python代码。 OpenCV 📸 OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,可以在Linux、Windows和M...
Scikit-learn是一个基于Python的机器学习工具包,旨在为用户提供简单而高效的工具来进行数据挖掘和数据分析。作为Python数据科学生态系统中最受欢迎的机器学习库之一,Scikit-learn提供了广泛的机器学习算法和工具,还包括数据预处理、特征选择、模型评估等功能。本文将详细介绍Scikit-learn库的特点、常见功能和应用场景,并通过...
InterpretML 是一个Python包,它包含许多机器学习可解释性API。此包的目的是基于绘图图提供交互式绘图,以了解预测结果。 InterpretML 提供了许多方法来解释你的机器学习,方法包括使用我们讨论过的许多技术——即SHAP和PDP。此外,这个包拥有一个Glassbox模型API,它在开发模型时提供了一个可解释性函数。 让我们用一个示例...
大家好,为了大家能够对人工智能常用的Python库有一个初步的了解,以选择能够满足自己需求的库进行学习,对目前较为常见的人工智能库进行简要全面的介绍。 1、Numpy NumPy(Numerical Python)是Python的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对...
【Milk】是Python中的机器学习工具包,它的重点是有多种分类器的监督分类:SVM(基于libsvm),k-NN,随机森林,决策树。它还执行功能选择。这些分类器可以以多种方式组合以形成不同的分类系统。 官方主页:http://www.luispedro.org/software/milk 代码主页:https://github.com/luispedro/milk ...
【Monte】是用于构建基于梯度的学习机器的Python框架,如神经网络,条件随机场,逻辑回归等.Monte包含模块(包含参数,成本函数和梯度函数)和训练器 (可以通过最小化其在训练数据上的成本函数来调整模块的参数。 模块通常由其他模块组成,这些模块又可以包含其他模块等。像这样的可分解系统的梯度可以通过反向传播来计算。
PyML是一个Python机器学习工具包,为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、 组合分类器、分类评估等功能。 项目主页:http://pyml.sourceforge.net/ 4. PyBrain PyBrain是Python的一个机器学习模块,它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。
https://pypi.python.org/pypi/bigml http://bigml.readthedocs.org/ 8. PyML PyML是一个Python机器学习工具包, 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。 项目主页: http://cmgm.stanford.edu/~asab/pyml/tutorial/ ...