这一部分我们简单介绍下Python中的常用的机器学习库,算是比较入门的介绍哈,具体包括Scikit-learn、Keras、TensorFlow和PyTorch,下面我们就一一简单介绍: Scikit-learn 「官网」 网址:scikit-learn.org/stable 「简单介绍」 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,其对常用的机器学习方法进行了封装,具体包括...
其实这个库吧,在我刚接触深度学习时还不是特别大众化,但在我 快毕业时,其越来越被接受和使用,我想这与其可高度自定义化操作特点有关。 「官网」 网址:https://pytorch.org/ 「简单介绍」 PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)...
3. Gradio 比Streamlit还轻量的UI设计库,Gradio让你轻松在浏览器中“玩转”你的模型,可以直接在浏览器中拖放图片,粘贴文字,录制声音,等等。 只要将launch()函数中的参数设置为share=True,还能得到一个可分享的网址,拿到链接的朋友在电脑和手机端都能...
PyTorch 是最大的机器学习库,它允许开发人员以 GPU 的加速度执行 tensor 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来解决与神经网络相关的应用程序问题。 这个机器学习库是基于 Torch 的,它是一个用 C 语言实现的开源机器库,在 Lua 中进行了封装。 此机器学习库(python)于 2017...
Scikit-learn：如果你需要做机器学习 它是什么：Scikit-learn是一个用于实现机器学习算法的Python库。背景：一位名叫David Cournapeau的开发人员最初在2007年以学生身份发布了scikit-learn。开源社区迅速采用了它，多年来已经多次更新它。特征： Scikit-learn中的软件包专注于建模数据。Scikit-learn包括所有核心机器学习...
python常用机器学习及深度学习库介绍 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,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库,Numpy底层使用C语言编写,数组中直接存储对象,而不是存储对象指针,所以其运算效率远高于纯Python代码。
📘Optuna是一个自动机器学习超参数调优工具,可以帮助用户通过使用各种规则自动调整机器学习模型的超参数,以提高模型的性能。这个库在 GitHub 上拥有超过 7k 颗星。 Optuna 使用了贝叶斯优化算法来自动调整超参数,并使用基于树的方法来探索参数空间。这使得 Optuna 能够在训练机器学习模型时自动进行超参数调整,从而提高模...
由上述可知Python是目前的顶级编程语言之一，以下是好学编程总结的10个用于机器学习和人工智能的最佳Python库：1.NumPy NumPy被广泛认为是机器学习和人工智能领域最好的Python库。它是一个开源的数字库，可用于对不同矩阵执行各种数学运算。NumPy被认为是最常用的科学库之一，因此许多数据科学家依赖它来进行数据分析。与...
AutoML是朝着机器学习民主化迈出的一大步,它使每个人都可以使用ML功能。 让我们看看以不同的编程语言提供的一些最常见的AutoML库: 以下是用Python实现 auto-sklearn auto-sklearn是一种自动机器学习工具包,是scikit-learn估计器的直接替代品。Auto-SKLearn将机器学习用户从算法选择和超参数调整中解放出来。它包括功能...