¿Qué es la biblioteca de terceros para el aprendizaje automático de Python?
Las diez principales bibliotecas de aprendizaje automático que los ingenieros de desarrollo de Python deben conocer:
1. Scikit-Learn
En la aplicación del aprendizaje automático y la minería de datos, Scikit. -Learn Learn es un poderoso paquete de Python que podemos usar para clasificación, selección de características, extracción y agregación de características.
2. Statsmodels
Statsmodels es otra biblioteca poderosa que se centra en modelos estadísticos. Se utiliza principalmente para análisis predictivos y exploratorios, ajuste de modelos lineales, realización de análisis estadísticos o para modelado predictivo, Statsmodels. encaja perfectamente.
3. PyMC
PyMC es una herramienta para hacer curvas bayesianas. Incluye herramientas de diagnóstico para modelos bayesianos, distribuciones estadísticas y convergencia de modelos, así como algunos modelos jerárquicos.
4. Gensim
Gensim es conocida como la herramienta de modelado de temas de las personas. Su enfoque es la división de Dirichlet y sus variantes admiten el procesamiento del lenguaje natural y pueden integrar PNL y otros algoritmos de aprendizaje automático. y también se cita la representación de texto de Google basada en redes neuronales recurrentes, word2vec.
5. Orange
Orange es una biblioteca con una interfaz gráfica de usuario bastante completa en términos de métodos de clasificación, agregación y selección de características, así como métodos de validación cruzada.
6. PyMVPA
PyMVPA es una biblioteca de aprendizaje estadístico que incluye herramientas de diagnóstico y validación cruzada, pero no es tan completa como Scikit-learn.
7. Theano
Theano es la biblioteca de aprendizaje profundo más madura. Proporciona una buena estructura de datos para representar las capas de redes neuronales. Es muy eficiente para álgebra lineal. a las matrices Numpy de manera similar, muchas bibliotecas basadas en Theano hacen uso de sus estructuras de datos y también admiten la programación de GPU de forma inmediata.
8. PyLearn
PyLearn es una biblioteca basada en Theano. Introduce modularidad y configurabilidad en Theano, y se pueden crear redes neuronales a través de diferentes archivos de configuración.
9. Hebel
Hebel es una biblioteca de redes neuronales con soporte para GPU. Puede determinar las propiedades de la red neuronal a través de archivos YAML, proporcionando una separación amigable entre redes a nivel de dios y. code. y ejecute el modelo rápidamente. Está escrito en Python puro y es una biblioteca muy amigable. Sin embargo, debido a que se desarrolló por poco tiempo, todavía le falta profundidad y amplitud.
10. Neurolab
Neurolab es una biblioteca de redes neuronales compatible con API que contiene diferentes variantes de implementaciones de redes neuronales recurrentes. Si usa RNN, esta biblioteca es una de las mejores opciones entre API similares.