最佳的开源Python机器学习库

机器学习是当前世界上发展非常快速和高效的技术。在我们的社会中，人类被认为是所有生物中最聪明的大脑，能够聪明地执行任何任务。机器学习是人工智能的一个子集，它用于开发算法，这些算法可以用于计算机中从以前的数据和历史中学习并做出一些有意义的决策。机器学习的受欢迎度随着时间的推移而增加，因为机器学习可以执行对人类来说复杂的任务。

几年前，通过使用各种算法和统计概念手动训练和编码机器学习模型。这个过程非常耗时，而且效率也不高。最近，训练机器学习模型变得简单、高效和更有生产力。原因是有很多开源Python模块、框架和库可用。由于其易于理解的语法和广泛的可用库，Python是开发者中最受欢迎的编程语言。有各种各样的Python库，如Numpy、Pandas、Tensorflow等。在本文中，您将逐一了解顶级开源的Python机器学习库。

最佳的开源库用于机器学习

Numpy

Numpy简单地意味着“数值Python”。它是研究机器学习非常重要的Python库。它是一个通用目的的包，可以处理大量的数组和多维数组。Numpy提供的各种工具包括数学函数、线性代数例程等。Numpy具有Python的灵活性，并且由于优化的编译C代码的存在，它具有速度优势。Numpy的语法非常简单，任何程序员都可以使用，无论他们的背景如何。

Scipy

Scipy代表“科学Python”。其中有各种用于数据优化、集成和计算统计的模块。Scipy是建立在Numpy之上的。如果您安装了Scipy库，Numpy扩展将自动安装在您的系统中。Scipy很类似于用于大数据处理的MATLAB。正如我们所知，Scipy是一个开源库，它在全球范围内有一个活跃且快速响应的社区，他们的任务是不断发展新的模型。

Scikit-learn

Scikit-learn是一个非常受欢迎的Python库，专门用于经典的机器学习算法。该库构建在Python的两个基本库Numpy和Scipy之上。要安装Scikit Learn库，您需要已经在系统中安装了Numpy和Scipy这两个库。对于几乎所有的学习算法，无论是监督式还是无监督式学习算法，都支持Scikit Learn。Python中的Scikit learn库用于数据挖掘和数据分析。这个特点使得该库在机器学习的新手中脱颖而出。

Theano

正如我们所知，机器学习是通过使用数学和统计方法来训练模型。Theano是一个非常著名的开源Python库，可以用于定义、评估和优化包括多维数组在内的复杂数学表达式。Theano库通过操作和优化CPU和GPU的分布式使用来实现这种效率。该库专门用于单元测试和验证，可用于检测任何类型的错误。

TensorFlow

Tensor是一个开源的Python库，由“Google”的研究人员开发。TensorFlow库用于进行复杂的数字计算，以实现更高的性能效率。张量流包括定义和运行涉及张量的计算。它还用于运行在各种基于AI的应用程序开发中使用的一些深度神经网络。使用张量流，我们可以创建一个数据流图来显示数据在该特定图上的移动。

Keras

Keras是一个非常流行的高级深度学习API，由谷歌开发。这个库用于实现机器学习的神经网络。这个库的基本源代码是用Python语言编写的，使得实现神经网络变得容易。Keras库相对容易学习和使用。这是因为这个库的前端是用Python语言编写的，具有高度的抽象精度，同时支持各种后端计算。这也是Keras库比其他机器学习框架慢一点的原因。使用Keras，你可以切换各种后端，使这个库更适合初学者。