K60至尊版剛預(yù)熱 一加Ace2 Pro正面硬剛
Redmi這邊剛?cè)缁鹑巛钡男麄髁薑60 Ultra的各種技術(shù)和硬件配置，作為競(jìng)品的一加也坐不住了。一加中國(guó)區(qū)總裁李杰發(fā)布了兩條微博，表示在自家的一加Ace2上早就已經(jīng)采用了和PixelWo
Python 之于機(jī)器學(xué)習(xí)，可以說(shuō)是最為鋒利的武器；而機(jī)器學(xué)習(xí)之于 Python，則有著擴(kuò)大影響再造輝煌的助力。二者相輔相成，以至于一提到機(jī)器學(xué)習(xí)，人們自然而然的就想到了 Python，雖然有些狹隘，但是背后也有其存在的必然性！
今天我們就來(lái)介紹2021年最為重要的10個(gè) Python 機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的第三方庫(kù)，不要錯(cuò)過(guò)哦
TensorFlow
什么 TensorFlow
如果你目前正在使用 Python 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，那么必然會(huì)聽(tīng)說(shuō)過(guò)這個(gè)流行的開(kāi)源庫(kù) TensorFlow
該庫(kù)由 Google 與 Brain Team 合作開(kāi)發(fā)，TensorFlow 幾乎是所有 Google 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的一部分
TensorFlow 就像一個(gè)計(jì)算庫(kù)，用于編寫(xiě)涉及大量張量操作的新算法，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很容易地表示為計(jì)算圖，它們可以使用 TensorFlow 作為對(duì)張量的一系列操作來(lái)實(shí)現(xiàn)。另外，張量是代表數(shù)據(jù)的 N 維矩陣，是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要概念
TensorFlow 的特點(diǎn)
TensorFlow 針對(duì)速度進(jìn)行了優(yōu)化，它利用 XLA 等技術(shù)進(jìn)行快速線性代數(shù)運(yùn)算
響應(yīng)式構(gòu)造
使用 TensorFlow，我們可以輕松地可視化圖表的每一部分，而這在使用 Numpy 或 SciKit 時(shí)是不太可能的
靈活
Tensorflow 非常重要的功能之一是它的可操作性非常靈活，這意味著它具有很高的模塊化功能，并且也為我們提供了獨(dú)立制作某些功能的選項(xiàng)
易于訓(xùn)練
它很容易在 CPU 和 GPU 上進(jìn)行訓(xùn)練以進(jìn)行分布式計(jì)算
并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
從某種意義上說(shuō)，TensorFlow 提供了流水線，我們可以在多個(gè) GPU 上訓(xùn)練多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這使得模型在大規(guī)模系統(tǒng)上非常高效
龐大的活躍社區(qū)
因?yàn)樗怯晒雀栝_(kāi)發(fā)的，那么已經(jīng)有一個(gè)龐大的軟件工程師團(tuán)隊(duì)不斷致力于穩(wěn)定性改進(jìn)，其開(kāi)發(fā)者社區(qū)非?；钴S，你不是一個(gè)人在戰(zhàn)斗
開(kāi)源
這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)最好的一點(diǎn)是它是開(kāi)源的，所以只要有互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)，任何人就都可以使用它
Scikit-Learn
什么是 Scikit-learn
它是一個(gè)與 NumPy 和 SciPy 相關(guān)聯(lián)的 Python 庫(kù)，它被認(rèn)為是處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的最佳庫(kù)之一
在這個(gè)庫(kù)中進(jìn)行了很多優(yōu)化改動(dòng)，其中一項(xiàng)是交叉驗(yàn)證功能，提供了使用多個(gè)指標(biāo)的能力。許多訓(xùn)練方法，如邏輯回歸和最近鄰，都得到了一些小的改進(jìn)與優(yōu)化
Scikit-Learn 的特點(diǎn) 交叉驗(yàn)證
有多種方法可以檢查監(jiān)督模型在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上的準(zhǔn)確性
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
產(chǎn)品中的算法種類(lèi)繁多，包括聚類(lèi)、因子分析、主成分分析，無(wú)監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
特征提取
用于從圖像和文本中提取特征（例如詞袋）
Numpy
什么是 Numpy
Numpy 被認(rèn)為是 Python 中最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)之一
TensorFlow 和其他庫(kù)都在內(nèi)部使用 Numpy 對(duì)張量執(zhí)行多項(xiàng)操作，數(shù)組接口是 Numpy 最好也是最重要的特性
Numpy 的特點(diǎn) 交互的
Numpy 是可交互的且非常易于使用
數(shù)學(xué)計(jì)算
可以使復(fù)雜的數(shù)學(xué)實(shí)現(xiàn)變得非常簡(jiǎn)單
直觀
使編碼變得真正容易，并且容易掌握概念
開(kāi)源
使用廣泛，因此有很多開(kāi)源貢獻(xiàn)者
Keras
什么是 Keras
Keras 被認(rèn)為是 Python 中最酷的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)之一，它提供了一種更簡(jiǎn)單的機(jī)制來(lái)表達(dá)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Keras 還提供了一些用于編譯模型、處理數(shù)據(jù)集、圖形可視化等最佳實(shí)用程序
在后端，Keras 在內(nèi)部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如 CNTK。當(dāng)我們將 Keras 與其他機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)進(jìn)行比較時(shí)，它的速度相對(duì)較慢。因?yàn)樗ㄟ^(guò)使用后端基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)建計(jì)算圖，然后利用它來(lái)執(zhí)行操作。Keras 中的所有模型都是可移植的
Keras 的特點(diǎn) 支持 CPU 和 GPU
它可以在 CPU 和 GPU 上流暢運(yùn)行
模型全面
Keras 支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾乎所有模型——全連接、卷積、池化、循環(huán)、嵌入等。此外，這些模型可以組合起來(lái)構(gòu)建更復(fù)雜的模型
模塊化
Keras 本質(zhì)上是模塊化的，具有令人難以置信的表現(xiàn)力、靈活性和創(chuàng)新性研究能力
完全基于 Python
Keras 是一個(gè)完全基于 Python 的框架，易于調(diào)試和探索
PyTorch
什么是 PyTorch
PyTorch 是最大的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，允許開(kāi)發(fā)人員在 GPU 加速的情況下執(zhí)行張量計(jì)算，創(chuàng)建動(dòng)態(tài)計(jì)算圖，并自動(dòng)計(jì)算梯度。除此之外，PyTorch 還提供了豐富的 API 來(lái)解決與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的應(yīng)用程序問(wèn)題
這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)基于 Torch，它是一個(gè)用 C 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的開(kāi)源機(jī)器庫(kù)，并在 Lua 中進(jìn)行了封裝
這個(gè) Python 機(jī)器庫(kù)于 2017 年推出，自成立以來(lái)，該庫(kù)越來(lái)越受歡迎并吸引了越來(lái)越多的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)人員
PyTorch 的特點(diǎn) 混合前端
新的混合前端在 Eager 模式下提供易用性和靈活性，同時(shí)無(wú)縫過(guò)渡到圖形模式以在 C++ 運(yùn)行時(shí)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)速度、優(yōu)化和功能
分布式訓(xùn)練
通過(guò)利用對(duì)異步執(zhí)行集體操作和可從 Python 和 C++ 訪問(wèn)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信的本機(jī)支持來(lái)優(yōu)化研究和生產(chǎn)中的性能
Python 優(yōu)先
它被構(gòu)建為深度集成到 Python 中，因此可以與流行的庫(kù)和包（例如 Cython 和 Numba）一起使用
眾多庫(kù)和工具
活躍的研究人員和開(kāi)發(fā)人員社區(qū)建立了豐富的工具和庫(kù)生態(tài)系統(tǒng)，用于擴(kuò)展 PyTorch 并支持從計(jì)算機(jī)視覺(jué)到強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)
LightGBM
什么是 LightGBM
Gradient Boosting 是最好和最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)之一，它通過(guò)使用重新定義的基本模型（即決策樹(shù)）幫助開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建新算法。因此，有一些特殊的庫(kù)可用于快速有效地實(shí)現(xiàn)此方法
這些庫(kù)是 LightGBM、XGBoost 和 CatBoost。所有這些庫(kù)都是有助于解決常見(jiàn)問(wèn)題，并且可以以幾乎類(lèi)似的方式使用
LightGBM 的特點(diǎn) 快速
非?？焖俚挠?jì)算確保了高生產(chǎn)效率
直觀
直觀，因此對(duì)于用戶非常友好
訓(xùn)練更快
有比許多其他深度學(xué)習(xí)庫(kù)更快的訓(xùn)練速度
容錯(cuò)
考慮 NaN 值和其他規(guī)范值時(shí)不會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤
Eli5
什么是 Eli5
大多數(shù)情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果并不準(zhǔn)確，而使用 Python 構(gòu)建的 Eli5 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)有助于克服這一問(wèn)題。它結(jié)合了可視化和調(diào)試所有機(jī)器學(xué)習(xí)模型并跟蹤算法的所有工作步驟
Eli5 的特點(diǎn)
Eli5 還支持很多庫(kù)，例如 XGBoost、lightning、scikit-learn 和 sklearn-crfsuite 等
SciPy
什么是 SciPy
SciPy 是一個(gè)面向應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員和工程師的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。SciPy 庫(kù)包含用于優(yōu)化、線性代數(shù)、積分和統(tǒng)計(jì)的模塊
SciPy 的特點(diǎn)
SciPy 庫(kù)的主要特點(diǎn)是它是使用 NumPy 開(kāi)發(fā)的，它的數(shù)組最大限度地利用了 NumPy
此外，SciPy 使用其特定的子模塊提供所有高效的數(shù)值例程，如優(yōu)化、數(shù)值積分和許多其他程序
SciPy 的所有子模塊中的所有功能都有很好的文檔記錄
Theano
什么是 Theano
Theano 是 Python 中用于計(jì)算多維數(shù)組的計(jì)算框架機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。Theano 的工作原理與 TensorFlow 類(lèi)似，但不如 TensorFlow 高效，因此它無(wú)法適應(yīng)生產(chǎn)環(huán)境
此外，Theano 還可以用于類(lèi)似于 TensorFlow 的分布式或并行環(huán)境
Theano 的特點(diǎn) 與 NumPy 緊密集成
能夠在 Theano 編譯的函數(shù)中使用完整的 NumPy 數(shù)組
高效的使用 GPU
執(zhí)行數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的速度比在 CPU 上快得多
高效的符號(hào)微分
Theano 可以為具有一個(gè)或多個(gè)輸入的函數(shù)求導(dǎo)
速度和穩(wěn)定性?xún)?yōu)化
即使 x 非常小，也可以獲得 log(1+x) 的正確答案。當(dāng)然這只是展示 Theano 穩(wěn)定性的示例之一
動(dòng)態(tài) C 代碼生成
比以往更快地評(píng)估表達(dá)式，從而大大提高效率
廣泛的單元測(cè)試和自我驗(yàn)證
檢測(cè)和診斷模型中的多種類(lèi)型的錯(cuò)誤和歧義
Pandas
什么是 Pandas
Pandas 是 Python 中的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，提供高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和各種分析工具。這個(gè)庫(kù)的一大特點(diǎn)是能夠使用一兩個(gè)命令來(lái)轉(zhuǎn)換復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作。Pandas 具有許多用于分組、組合數(shù)據(jù)和過(guò)濾的內(nèi)置方法，以及時(shí)間序列功能
Pandas 的特點(diǎn)
Pandas 使得操作數(shù)據(jù)的整個(gè)過(guò)程變得更加容易，對(duì)重新索引、迭代、排序、聚合、連接和可視化等操作的支持是 Pandas 的功能亮點(diǎn)之一
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