¿Qué biblioteca utilizar para el aprendizaje automático de Python?

El uso de la programación Python puede migrar código rápidamente y realizar cambios sin gastar demasiada energía en modificar el código y las especificaciones del código. Los desarrolladores han encapsulado muchas bibliotecas de dependencia excelentes en Python, que se pueden usar directamente. Las bibliotecas comunes de aprendizaje automático son las siguientes:

1. Y Scipy, un módulo de Python especialmente creado para el aprendizaje automático, proporciona una gran cantidad de herramientas para la extracción y el análisis de datos, incluida una serie de interfaces como preprocesamiento de datos, validación cruzada, algoritmos y algoritmos de visualización.

Las funciones básicas de Scikit-Learn se pueden dividir en seis partes: clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de la dimensionalidad de los datos, selección de modelos y preprocesamiento de datos. Integra una gran cantidad de funciones de clasificación, regresión y agrupación, incluidas máquinas de vectores de soporte, regresión logística, bosques aleatorios, Bayes ingenuo, etc.

2. Orange3

Orange3 es un paquete de software de aprendizaje automático y minería de datos basado en componentes que admite Python para el desarrollo de scripts. Contiene una serie de técnicas de visualización, recuperación, preprocesamiento y modelado de datos, tiene una buena interfaz de usuario y también se puede utilizar como módulo de Python.

Los usuarios pueden realizar análisis de datos a través de la visualización de datos, incluidos gráficos de distribución estadística, histogramas, diagramas de dispersión, así como árboles de decisión más profundos, agrupaciones jerárquicas, mapas de calor, MDS, etc., y pueden usarlo. con varios componentes funcionales adicionales para PNL, minería de textos, análisis de redes, etc.

3. XGBoost admite el procesamiento paralelo y su rendimiento mejora más de 10 veces en comparación con la biblioteca Scikit-Learn, que también implementa el algoritmo de aumento de gradiente. XGBoost puede manejar una variedad de tareas como regresión, clasificación y ordenación.

4. NuPIC

NuPIC es una plataforma de aprendizaje automático que se centra en series de tiempo. Su algoritmo central es el algoritmo HTM, que está más cerca del funcionamiento del cerebro humano que el aprendizaje profundo. estructura. La base teórica del algoritmo HTM es principalmente el principio operativo de la parte neocórtex del cerebro humano que maneja funciones cognitivas avanzadas. NuPIC se puede utilizar para predicción y detección de anomalías. Es ampliamente utilizado y solo requiere la entrada de series de tiempo.

5. Milk

Milk es un conjunto de herramientas de aprendizaje automático en Python. Milk se enfoca en mejorar la velocidad de ejecución y reducir el uso de memoria, por lo que la mayoría de los códigos sensibles al rendimiento están escritos en C. Para mayor comodidad, se proporciona una interfaz Python sobre esta base. Concéntrese en proporcionar métodos de clasificación supervisados, como SVM, KNN, bosques aleatorios y árboles de decisión, etc.