Python是目前非常流行的編程語言之一，在工業(yè)界替代了很多其他的編程語言，且應(yīng)用場景廣泛，在Web開發(fā)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、游戲開發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。Python之所以受歡迎，是因?yàn)樗鼉?nèi)置了很多第三方庫，那么Python機(jī)器學(xué)習(xí)常用的庫有哪些?本文為大家介紹一下Python開發(fā)工程師必知的十大機(jī)器學(xué)習(xí)庫，一起來看看吧。

　　一、Scikit-Learn

　　在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用中，Scikit-Learn是一個(gè)功能強(qiáng)大的Python包，我們可以用它進(jìn)行分類、特征選擇、特征提取和聚集。

　　二、Statsmodels

　　Statsmodels是另一個(gè)聚焦在統(tǒng)計(jì)模型上的強(qiáng)大的庫，主要用于預(yù)測性和探索性分析，擬合線性模型、進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析或者預(yù)測性建模，使用Statsmodels是非常合適的。

　　三、PyMC

　　PyMC是做貝葉斯曲線的工具，其包含貝葉斯模型、統(tǒng)計(jì)分布和模型收斂的診斷工具，也包含一些層次模型。

　　四、Gensim

　　Gensim被稱為人們的主題建模工具，其焦點(diǎn)是狄利克雷劃分及變體，其支持自然語言處理，能將NLP和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法更容易組合在一起，還引用Google的基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本表示法word2vec。

　　五、Orange

　　Orange是一種帶有圖形用戶界面的庫，在分類、聚集和特征選擇方法方面，相當(dāng)齊全，還有交叉驗(yàn)證的方法。

　　六、PyMVPA

　　PyMVPA是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)庫，包含交叉驗(yàn)證和診斷工具，但沒有Scikit-learn全面。

　　七、Theano

　　Theano是最成熟的深度學(xué)習(xí)庫，它提供不錯(cuò)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層，對線性代數(shù)來說很高效，與Numpy的數(shù)組類似，很多基于Theano的庫都在利用其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它還支持開箱可用的GPU編程。

　　八、PyLearn

　　PyLearn是一個(gè)基于Theano的庫，它給Theano引入了模塊化和可配置性，可以通過不同的配置文件來創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　九、Hebel

　　Hebel是一個(gè)帶有GPU支持的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，可以通過YAML文件決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的屬性，提供了將神級網(wǎng)絡(luò)和代碼友好分離的方式，并快速地運(yùn)行模型，它是用純Python編寫，是很友好的庫，但由于開發(fā)不久，就深度和廣大而言，還有些匱乏!

　　十、Neurolab

　　Neurolab是一個(gè)API友好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，其包含遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的不同變體，如果使用RNN，這個(gè)庫是同類API中最好的選擇之一。

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