8900 подписчиков
10 лучших библиотек Python для машинного обучения
1. TensorFlow: это библиотека, разработанная командой Google Brain с основной целью - глубокое обучение и нейронные сети.
2. Numpy: cозданный на основе более старой библиотеки Numeric, Numpy используется для обработки многомерных данных и сложных математических функций.
3. Инструментарий естественного языка (NLTK): широко используемая библиотека для классификации текста и обработки естественного языка.
4. Pandas: библиотека написана на веб-платформе Python и используется для обработки числовых данных и временных рядов.
5. Scikit-Learn: в основном ориентирован на различные концепции моделирования данных, такие как регрессия, классификация, кластеризация, выбор модели и т. д.
6. Keras: предоставляет Python-интерфейс библиотеки Tensorflow, специально
7. PyTorch: это разработанная Facebook библиотека ML, основанная на Torch Library (библиотека ML с открытым исходным кодом, написанная на языке программирования Lua).
8. MlPack: это в основном библиотека ML на основе C ++, которая имеет привязки к другим языкам Python, включая программирование на R, Julia и GO. Она предназначена для поддержки почти всех известных алгоритмов и моделей машинного обучения.
9. OpenCV: это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для компьютерного зрения и обработки изображений.
10. Matplotlib: это библиотека, используемая в Python для графического представления данных, прежде чем переносить их на обработку данных и обучать для целей машинного обучения.
1 минута
25 ноября 2022