以下是一些常用的Python机器学习库及其简短描述: Scikit-learn 描述:Scikit-learn 是Python中最受欢迎的机器学习库之一,提供了广泛的算法实现,包括分类、回归、聚类、降维等。它易于使用,文档丰富,是机器学习的首选工具之一。 官方链接:Scikit-learn官方网站 TensorFlow 描述:TensorFlow是一个开源的机器学习库,广泛用于...
机器学习和人工智能领域中,有几个特定的Python库广泛应用于数据处理、建模、计算和自动化等:scikit-learn、TensorFlow、Keras、Pandas、NumPy、Matplotlib、SciPy、Theano、PyTorch、NLTK。Scikit-learn是扩展性强、易于上手的机器学习库,它提供了大量简单且有效的工具供数据挖掘和数据分析使用,是符合实际工作需求的一个重要...
1. NumPy:用于处理大型多维数组和矩阵的数值运算库。2. Pandas:提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具,用于数据清洗和处理。3. Scikit-learn:一个流行的机器学习库,提供了各种常用的机器学习算法和工具,包括分类、回归、聚类、降维等。4. TensorFlow:一个开源的机器学习框架,用于构建和训练深度神经网络。5...
1、Scikit-learn:最流行的ML库之一,支持很多监督学习和非监督学习算法。基于两个python库,Numpy 和 Scipy,为常见的机器学习和数据挖掘提供一组算法,聚类、回归和分类。 2、Tensorflow:当你使用python编写代码,你可以编译和运行在你的CPU或者GPU上,你不需要写C++或者CUDA的代码,可以运行在GPU集群上。 3、Theano:另一...
PyTorch 是最大的机器学习库,它允许开发人员利用 GPU 的加速执行张量计算,创建动态计算图,并自动计算梯度。除此之外,PyTorch 还提供了丰富的 API,用于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,Torch 是一个用 C 语言实现的开源机器学习库,在 Lua 中有个包装器。这个用 Python 编写的机器学...
Python机器学习库有哪些?推荐这五个 大家应该都知道python拥有各种丰富的第三方库,可以为我们的开发工作带来很大的帮助,而且针对不同的领域python有着各种各样的库,那么今天为大家介绍五个常用的机器学习python库! 1、NumPy:通用的数组处理软件包,提供高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具,用于科学计算的基本...
—又是一个SciPy非常有帮助的点。3.Pandas Pandas是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。Pandas是数据整理的完美工具。它设计用于迅速简单的数据操作，聚合和可视化。现在是机器学习大受欢迎的时代，掌握好Python学习技术，大家就更可能在人工智能行业大展拳脚。
StellarGraph是一个用于图机器学习的Python库。它提供了高效的数据结构,支持大规模图数据,以及图神经网络模型。 高效数据结构 StellarGraph库具有优化的数据结构,可以存储大型网络并支持快速的数据操作。这使得在大图数据上进行机器学习成为可能。 图神经网络 该库提供了多种图神经网络模型的实现,例如GCN(Graph Convolutional...
2.scikit-learn Python社区里面机器学习模块sklearn,内置了很多算法,几乎实现了所有基本机器学习的算法。 Python机器学习库主要包括6个方面:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理,这里面的包含了大量的算法,需要具备一定的数学基础。
XGBoost代表极限梯度增强，是执行加强机器学习的最佳Python包之一。LightGBM和CatBoost之类的软件库也配有定义...