2018年將會(huì)是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)快速發(fā)展的一年,有專家表示:相較之下Python比Java更加接地氣,也自然而然地成為機(jī)器學(xué)習(xí)的首選語(yǔ)言
在數(shù)據(jù)科學(xué)方面,Python的語(yǔ)法與數(shù)學(xué)語(yǔ)法最為接近,因此是數(shù)學(xué)家或經(jīng)濟(jì)學(xué)家等專業(yè)人士最容易理解和學(xué)習(xí)的語(yǔ)言。本文將羅列機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序中最有用的十大Python工具
機(jī)器學(xué)習(xí)工具
1、Shogun
SHOGUN是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱,專注于支持向量機(jī)(SVM)的學(xué)習(xí)工具箱。它是用C++編寫的,早在1999年就已經(jīng)創(chuàng)建,是最古老的機(jī)器學(xué)習(xí)工具之一,它提供了廣泛的統(tǒng)一機(jī)器學(xué)習(xí)方法,旨在為機(jī)器學(xué)習(xí)提供透明和可訪問(wèn)的算法,并為任何對(duì)此領(lǐng)域感興趣的人提供免費(fèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。
Shogun提供了一個(gè)記錄完善的Python界面用于統(tǒng)一的大規(guī)模學(xué)習(xí),并提供高性能速度。不過(guò),Shogun的缺點(diǎn)就是它的API很難使用。
2、Keras
Keras是一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API,提供了一個(gè)Python深度學(xué)習(xí)庫(kù)。對(duì)于任何初學(xué)者來(lái)說(shuō),這是機(jī)器學(xué)習(xí)的最佳選擇,因?yàn)榕c其他庫(kù)相比,它提供了一種更簡(jiǎn)單的表達(dá)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。Keras由純Python編寫而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。
據(jù)官方網(wǎng)站稱,Keras側(cè)重于4個(gè)主要指導(dǎo)原則,即用戶友好性,模塊化,易擴(kuò)展性和與Python協(xié)作。然而,就速度而言,Keras 相對(duì)還是比較弱的。
3、scikit-learn
scikit-learn 是一個(gè) Python 的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。是一個(gè)簡(jiǎn)單高效的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工具?;?NumPy、SciPy 和 matplotlib 構(gòu)建。Scikit-Learn提供了一致且易于使用的API網(wǎng)格以及隨機(jī)搜索。其主要優(yōu)勢(shì)算法簡(jiǎn)單而且速度快。Scikit-learn的基本功能主要被分為六大部分:分類,回歸,聚類,數(shù)據(jù)降維,模型選擇和數(shù)據(jù)預(yù)處理
4、Pattern
Pattern是一個(gè)Web挖掘模塊,為數(shù)據(jù)挖掘,自然語(yǔ)言處理,機(jī)器學(xué)習(xí),網(wǎng)絡(luò)分析和網(wǎng)絡(luò)分析提供工具。它還附帶完善的文檔,有50多個(gè)示例以及通過(guò)350多個(gè)單元測(cè)試。最重要的是,它是免費(fèi)的!
5、Theano
Theano可以說(shuō)是最成熟的Python深度學(xué)習(xí)庫(kù)之一,Theano是以以為希臘畢達(dá)哥拉斯哲學(xué)家和數(shù)學(xué)家畢達(dá)哥拉斯的妻子的名字命名,Theano的主要功能:與NumPy緊密集成,用符號(hào)式語(yǔ)言定義你想要的結(jié)果,該框架會(huì)對(duì)你的程序進(jìn)行編譯,來(lái)高效運(yùn)行于 GPU 或 CPU。
它還提供了定義,優(yōu)化和評(píng)估數(shù)學(xué)表達(dá)式的工具,并且可以在Theano上構(gòu)建大量其他庫(kù),以探索其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。盡管如此,使用Theano還是有一些缺點(diǎn)的; 比如學(xué)習(xí)它的API可能需要很長(zhǎng)時(shí)間,而另一些人則認(rèn)為Theano大模型的編譯時(shí)間顯的它不夠高效
數(shù)據(jù)科學(xué)工具
1、SciPy
SciPy (pronounced “Sigh Pie”) 是一個(gè)開源的數(shù)學(xué)、科學(xué)和工程計(jì)算包。SciPy使用NumPy,IPython或Pandas等各種軟件包為常用的數(shù)學(xué)和科學(xué)編程任務(wù)提供庫(kù)。當(dāng)你想操縱計(jì)算機(jī)上的數(shù)字并顯示或發(fā)布結(jié)果時(shí),此工具是一個(gè)很好的選擇,并且它也是免費(fèi)的。
2、Dask
Dask 是一個(gè)用于分析計(jì)算的靈活的并行計(jì)算庫(kù)。同樣,通過(guò)更改只有幾行代碼,你可以快速對(duì)現(xiàn)有代碼進(jìn)行并行處理,因?yàn)樗腄ataFrame與Pandas庫(kù)中的相同,它的Array對(duì)象的工作方式類似于NumPy能夠并行化以純Python編寫。
3、Numba
此工具是一種開源優(yōu)化編譯器,它使用LLVM編譯器基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)將Python語(yǔ)法編譯為機(jī)器碼。在數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用中使用Numba的主要優(yōu)勢(shì)在于它使用NumPy數(shù)組來(lái)加速應(yīng)用程序的能力,因?yàn)镹umba是一個(gè)支持NumPy的編譯器。就像Scikit-Learn一樣,Numba也適用于機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。
4、HPAT
高性能分析工具包(HPAT)是一個(gè)基于編譯器的大數(shù)據(jù)框架。它將Python中的分析/機(jī)器學(xué)習(xí)代碼自動(dòng)擴(kuò)展到群集/云環(huán)境中的大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí),并可以使用@jit裝飾器優(yōu)化特定功能。
5、Cython
使用數(shù)學(xué)密碼或密碼循環(huán)運(yùn)行的代碼時(shí),Cython是您的最佳選擇。Cython是一款基于Pyrex的源代碼翻譯器,可快速生成Python擴(kuò)展模塊(extention module)的工具。Cython語(yǔ)言非常接近Python語(yǔ)言,但是Cython還支持調(diào)用C函數(shù)并在變量和類屬性上聲明C類型。這允許編譯器從Cython代碼生成非常高效的C代碼。
評(píng)論