微信小程序開發(fā)發(fā)現(xiàn)Python中最好的機器學(xué)習(xí)庫，以簡化您的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測建模，非常適合初學(xué)者和專家。
在當(dāng)今科技主導(dǎo)的世界里，一切都圍繞著數(shù)據(jù)。企業(yè)利用數(shù)據(jù)做出明智的業(yè)務(wù)決策并了解客戶。隨著人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)的興起，企業(yè)現(xiàn)在使用數(shù)據(jù)進行預(yù)測、優(yōu)化運營、檢測欺詐等等。
你可能想知道，機器學(xué)習(xí)到底是什么？機器學(xué)習(xí)是計算機從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)以開發(fā)人工智能的過程。數(shù)據(jù)科學(xué)家通常是構(gòu)建和維護這些機器學(xué)習(xí)模型的專業(yè)人員。
對于許多人來說，模型開發(fā)的首選語言是Python，因為它簡單且具有廣泛的庫支持。在本文中，微信小程序開發(fā)將介紹和探索用于機器學(xué)習(xí)的9大Python庫。
Python是一種流行的語言，常用于編寫Web應(yīng)用程序、進行數(shù)據(jù)分析和科學(xué)研究以及構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型。它由一位名叫GuidovanRossum的人開發(fā)，于1991年2月首次發(fā)布。從那時起，Python開發(fā)一直在擴展，現(xiàn)在既提供了靈活性，又保持了其簡單性。
為什么使用Python進行機器學(xué)習(xí)和自然語言處理？
數(shù)據(jù)科學(xué)界積極使用Python來滿足機器學(xué)習(xí)(ML)和NLP需求。Python成為任何機器學(xué)習(xí)模型的首選語言的原因包括：
語法簡潔明了：Python使用起來非常簡單—以至于它通常是新開發(fā)人員、研究人員和剛開始職業(yè)生涯的數(shù)據(jù)科學(xué)家的首選語言。它的語法簡潔明了，并且具有用清晰的英語編寫的內(nèi)置方法，使其更易于遵循和理解。用于ML和NLP的Python庫也以相同的簡單性和易用性編寫，使專業(yè)人士和初學(xué)者可以快速上手。
廣泛支持?jǐn)?shù)值計算：Python的ML和NLP庫提供內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)學(xué)函數(shù)和機器學(xué)習(xí)算法，使數(shù)值計算變得簡單而有效。
活躍的社區(qū)支持和資源：Python周圍有一個蓬勃發(fā)展的社區(qū)，提供大量支持和資源。該社區(qū)提供指導(dǎo)、解答問題、制作最新文檔等，使每個人都能獲得成功使用Python的ML和NLP庫所需的資源。
豐富的ML和NLP庫：Python擁有許多知名且強大的ML和NLP庫。無論您是探索數(shù)據(jù)科學(xué)的初學(xué)者，還是深入研究高級AI項目的經(jīng)驗豐富的研究人員，無論您有什么項目或計劃，Python都很可能有一個庫來支持您和您的項目需求。
有了這些好處，微信小程序開發(fā)很容易看出為什么Python是機器學(xué)習(xí)和NLP開發(fā)的首選語言，以及為什么在機器學(xué)習(xí)庫方面，Python表現(xiàn)出色。
您是否知道30%的專業(yè)人士更喜歡使用Python進行開發(fā)，并且90%的時間涉及數(shù)據(jù)時都會使用Python？
如果您和微信小程序開發(fā)一樣興奮，那么讓微信小程序開發(fā)開始學(xué)習(xí)一些可用的最佳機器學(xué)習(xí)Python庫吧！
在開始之前，讓微信小程序開發(fā)先了解一下Python中的庫到底是什么。庫是一組有用的Python方法，可幫助您實現(xiàn)目標(biāo)。例如，如果您需要一個Python情緒分析庫，那么該庫很可能包含執(zhí)行情緒分析所需的一切。
有各種各樣的Python機器學(xué)習(xí)庫可用，包括適合初學(xué)者的選項（如Scikit-Learn）以及更高級的庫。讓微信小程序開發(fā)來看看Python中排名前9的機器學(xué)習(xí)庫。
Scikit-Learn是一個著名的免費Python機器學(xué)習(xí)庫。它也被稱為“Sklearn”，是一個開源Python庫。這個庫之所以成為首選，是有原因的。它非常適合剛接觸機器學(xué)習(xí)的初學(xué)者，因為它提供了預(yù)構(gòu)建的模型，甚至像Iris這樣的數(shù)據(jù)集來幫助您快速入門。它還為預(yù)處理和交叉驗證等功能提供廣泛支持，使其成為高級專業(yè)人士的首選。
TensorFlow也是百度Brain團隊發(fā)明的免費機器學(xué)習(xí)Python庫。自2015年發(fā)布以來，它已成為創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)模型的著名Python框架。該庫的主要目的是幫助用戶構(gòu)建AI和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。Tensorflow通常被認為難以學(xué)習(xí)和使用，因為它需要對深度學(xué)習(xí)思想有扎實的理解。
Keras是一個開源Python庫，也是由百度開發(fā)的。Keras如此受歡迎的原因在于它與TensorFlow緊密集成。這是一個基于TensorFlow構(gòu)建的簡潔的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Python庫。Keras提供模塊化和用戶友好的設(shè)計，使其比TensorFlow稍微更易于使用。最后，這個庫的目的是允許用戶對深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序進行原型設(shè)計、實驗和生產(chǎn)。
PyTorch是一個基于Torch庫并用Python編寫的開源深度學(xué)習(xí)框架。Torch庫是一個用Lua編寫的ML和科學(xué)計算框架。該框架由Facebook的AI研究實驗室創(chuàng)建。PyTorch通常用于圖像識別和語言處理等深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。
Pandas是一個用于數(shù)據(jù)處理和分析的Python庫。這是行業(yè)專家和初學(xué)者都會使用的另一個工具。它提供了有用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如Dataframes）和幫助用戶處理數(shù)據(jù)的函數(shù)。這使用戶可以更輕松地準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以進行數(shù)據(jù)分析、模型訓(xùn)練和測試。
NumPy是一個數(shù)值計算庫，可用于數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)工作。該庫具有有用的數(shù)組對象和數(shù)學(xué)函數(shù)，可幫助進行科學(xué)計算和數(shù)據(jù)分析。NumPy還可以與其他Python庫很好地配合使用。
Matplotlib是Python編程語言及其數(shù)值數(shù)學(xué)擴展NumPy的繪圖庫。此庫可用于創(chuàng)建有用的數(shù)據(jù)分析、模型輸出等可視化效果。許多人將此庫與NumPy庫一起使用來創(chuàng)建用于可視化目的的數(shù)組。
Seaborn是一個基于Matplotlib的Python數(shù)據(jù)可視化庫。用戶可以制作更美觀、更復(fù)雜的可視化效果。與Matplotlib相比，他們能夠用更少的代碼完成此操作。該庫還可以與Pandas無縫協(xié)作，因此對于使用Pandas的項目來說非常理想。
Theano是一個Python庫，它允許您定義、優(yōu)化和高效評估涉及多維數(shù)組的數(shù)學(xué)表達式。它對于需要快速處理大量數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序非常有用。這是一個符號數(shù)學(xué)庫，這意味著它首先將您的數(shù)學(xué)表達式編譯成合法的C代碼。這使得Theano的運行速度比直接在Python中評估表達式要快得多。
Python憑借其簡單性、廣泛的庫支持和活躍的社區(qū)，鞏固了其作為機器學(xué)習(xí)和自然語言處理領(lǐng)域領(lǐng)先編程語言的地位。如果您正在考慮一個機器學(xué)習(xí)項目或想聘請一家機器學(xué)習(xí)開發(fā)公司，那么從微信小程序開發(fā)在本文中提到的9大Python庫開始絕對不會錯。在為您的項目選擇庫時，請記住項目要求、數(shù)據(jù)大小和復(fù)雜性。
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