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Python:顶级机器学习库
原文：https://www.askpython.com/python-modules/top-best-machine-learning-libraries
你好，初学者！你是机器学习爱好者吗？
机器学习让你兴奋吗？！如果你的答案是肯定的，那么你一定知道我下面列出的库。
Library 1: Python Keras
模块的目的
Keras 是一个开源库，主要用于在 CPU 和 GPU 上实现深度学习概念和模型。它主要用于以更快更有效的方式实现神经网络。
优势
- 它能够直接、快速和有效地实现深度神经网络。
- 它还支持 TensorFlow 的大多数核心库(python 中的另一个库)
- 它也带来了巨大的社区支持。
不足之处
- 有时，它的用户友好性甚至使它在 GPU 上运行缓慢。
- Keras 中的错误日志很难调试，这有时会很烦人。
程式库 2: Python Matplotlib
模块的目的
Matplotlib 库主要用于图像、各种类型的绘图和图像的可视化。它不受平台限制，可以在 Windows、Mac OS 和 Linux 网络上运行。
Matplotlib 已经成为与 Python 编程语言一起使用最广泛的图形库之一，用于数字和数据图形绘制。
优势
- 这是一个开源库，这意味着人们不需要通过游戏来获得使用该库的许可
- 这是一个非常可定制和可扩展的库
- 非常便携。
要深入图书馆，请查看本教程。
库 3: Python NLTK
模块的目的
NLTK 是最受欢迎的用于教育和研究目的的图书馆之一。这是精确文本分析的最佳选择之一。
该库附带了许多预先训练好的模型和语料库(大量数据)，这使得数据分析对我们来说更加容易。
优势
- 与 Python 中的其他库相比，该库支持更多的语言
- 在 NLTK 下，Python 程序员可以使用各种各样的开源 NLP 库
不足之处
- 它是缓慢的，最初难以使用和理解
- 不支持神经网络实现
要深入了解图书馆，请查看下面提到的教程:
库 4: Python NumPy
模块的目的
NumPy 代表 Numerical Python，它帮助程序员以数组的形式有效地存储和处理大量数据。这是一个开源库，你可以免费使用。
优势
- 与列表和元组相比，占用更少的内存空间和运行速度。
- 非常适合数据分析
- 支持阵列上的复杂操作
不足之处
- 对于 numpy 数组来说，插入和删除操作的成本会很高
- 处理 NaN(非数字)值
要快速了解 numpy 模块的实现，请点击这里查看教程右侧的。
库 5: 熊猫
模块的目的
Pandas library 负责处理数据加载、处理和分析，包括数据集的加载、准备、操作、建模和分析。这是一个非常灵活和高效的库。
优势
- 用更少的代码完成更多的结果
- 使用熊猫可以有效处理大量数据
不足之处
- 熊猫的一些指令比其他指令更复杂
- 有一个非常陡峭的学习曲线
要从 pandas 模块实现开始，请点击这里查看教程右侧。
库 6: Scikit-Learn
模块的目的
Sklearn 或 scikit-learn 库是最有用的开源库之一，可用于在 Python 中实现机器学习模型。一些模型包括回归、分类、维数减少和聚类。
优势
- 使用方便
- 非常通用和方便
- 提供详细的 API 文档
不足之处
这个库并不是深度学习算法的最佳选择。
Library 7: TensorFlow
模块的目的
Tensorflow 是 Google 构建和开发的开源机器学习框架。它提供了一种抽象和高级的方法，用于在低级上安排计算编程。
该库还包括支持库，可以允许我们的软件在常规 CPU 上运行而无需更改。它也受到各种设备的支持。
优势
- 更好的图形表示
- 可扩展且高效
- 出色的社区支持
- 高性能
不足之处
- 很难发现错误，也很难调试
- 非常低的水平，学习曲线很陡
- 找不到对 OpenCL 的支持。
结论
在本文中，您了解了一些用 Python 编写的用于机器学习的顶层库。库/模块有助于程序员避免反复编写一些代码。 敬请期待阅读更多！
感谢您的阅读！