顶级Python机器学习库

如其名，机器学习是一种创造计算机算法的实践，可以从各种类型的数据中学习。亚瑟·萨缪尔（Arthur Samuel）给出了一个更广泛的定义，即“机器学习是一门为计算机提供学习能力而无需明确教导的科学领域。”它们经常用于处理各种日常困难。

过去用于执行机器学习任务的算法、数学方程和统计计算都是手工编码的。因此，该过程耗时、困难且低效。但由于许多库、框架和模块的存在，现在比过去要简单得多且更高效了。由于其庞大的库集合，Python已经取代了其他语言，成为目前最流行的语言之一。在本文中，我们将探索在机器学习中部署的Python库：

NumPy
Matplotlib
TensorFlow
Keras
Theano

NumPy

一个名为NumPy的著名Python库用于计算包括矩阵在内的巨大多维数组，可以使用各种复杂的数学操作。它在线性代数、傅里叶变换和随机数方面特别有用。NumPy被高端库如TensorFlow内部使用以处理张量。一个名为NumPy的快速计算工具包能够执行从简单的代数运算到傅里叶变换、随机模拟和形状操作等各种操作。

import numpy as np
m = np.array([[2, 3], [5, 4]])
n = np.array([[2, 7], [4, 8]])
c = np.array([2, 12])
d = np.array([10, 13])
print (np.dot(c, d), "\n")
print (np.dot(m, c), "\n")
print (np.dot(m, n))

输出

176
 [40 58]
  [[16 38]
   [26 67]]

Matplotlib

Matplotlib是一个广受欢迎的Python数据可视化包。它提供了多种图表，如直方图、误差图、条形图等，用于显示数据。在将数据传递给数据处理和机器学习训练之前，使用Python中的Matplotlib模块对数据进行可视化是很有帮助的。

Matplotlib是一个出色的用于2D数组显示的Python可视化包。为了处理更大的SciPy堆栈，开发了一个名为Matplotlib的多平台数据可视化工具包，它依赖于NumPy数组。John Hunter在2002年首次介绍了它。

可视化的主要好处之一是它使我们能够以简单的格式查看大量的数据。在Matplotlib中，有许多不同类型的图表，如线图、条形图、散点图和直方图。

import matplotlib.pyplot as plt1
import numpy as np
m = np.linspace(0, 15, 95)
plt1.plot(m, m, label ='linear')
plt1.legend()
plt1.show()

输出

顶级Python机器学习库

TensorFlow

Google Brain团队在Google创造了TensorFlow，这是一个非常受欢迎的开源工具包，用于高性能数值计算。TensorFlow确实是一个框架，允许定义和执行基于张量的计算，正如名称所暗示的那样。它可以训练和操作用于创建各种AI应用的深度神经网络。在机器学习研究和应用领域，TensorFlow经常被使用。

尽管机器学习是一个具有挑战性的领域，但如今将机器学习模型付诸实践变得更加简单。这是因为像Google的TensorFlow这样的机器学习框架使得收集数据、训练模型、生成预测和提高未来结果变得容易。

Google Brain团队于2015年创建了开源TensorFlow框架，可以用于大规模机器学习和数值计算。TensorFlow使得许多数据挖掘和机器学习模型和方法（通常被称为神经网络）变得实用。它为创建Python或JavaScript程序提供了简便的前端API，然后在高性能C++中运行。