python机器学习方向的第三方库是什么
Python除了有200个标准库以外,还有10万个第三方扩展库,囊括了方方面面。其中做数据分析最常用到的库有4个:
NumpyNumpy是Python科学计算的基础包。它除了为Python提供快速的数组处理能力,还是在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据,NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的 Python数据结构高效得多。此外,由低级语言(比如C和Fortran)编写的库可以直接操作NumPy 数组中的数据,无需进行任何数据复制工作。因此,许多Python的数值计算工具要么使用NumPy 数组作为主要的数据结构,要么可以与NumPy进行无缝交互操作。
PandasPandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数,兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(如SQL)灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能,能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。因为数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能,所以Pandas也是学习的重点。
MatplotlibMatplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库,它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库,但Matplotlib却是使用最广泛的,并且它和其它生态工具配合也非常完美。
Scikit-learnScikit-learn是Python的通用机器学习工具包。它的子模块包括分类、回归、聚类、降维、选型、预处理,对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。
推荐5个常用的Python标准库:
1、os:提供了不少与操作系统相关联的函数库
os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能,比如管理系统进程,改变当前路径,改变文件权限等。但要注意,os包是建立在操作系统的平台上的,许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外,在使用os包中,要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。
我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到,但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等,在Python内部实现。
2、sys:通常用于命令行参数的库
sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器,也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数,比如说Python运行所能占据的内存和CPU,Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动,从命令行读取命令和参数。
3、random:用于生成随机数的库
Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数、整数、字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等。
4、math:提供了数学常数和数学函数
标准库中,Python定义了一些新的数字类型,以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包,用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数,比如pi、三角函数等等。
5、datetime:日期和时间的操作库
日期和时间的管理并不复杂,但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善,你不仅可以进行日期时间的查询和变换,还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库,还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式
Python开发工程师必知的十大机器学习库:
一、Scikit-Learn
在机器学习和数据挖掘的应用中,Scikit-Learn是一个功能强大的Python包,我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。
二、Statsmodels
Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库,主要用于预测性和探索性分析,拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模,使用Statsmodels是非常合适的。
三、PyMC
PyMC是做贝叶斯曲线的工具,其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具,也包含一些层次模型。
四、Gensim
Gensim被称为人们的主题建模工具,其焦点是狄利克雷划分及变体,其支持自然语言处理,能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起,还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。
五、Orange
Orange是一种带有图形用户界面的库,在分类、聚集和特征选择方法方面,相当齐全,还有交叉验证的方法。
六、PyMVPA
PyMVPA是一种统计学习库,包含交叉验证和诊断工具,但没有Scikit-learn全面。
七、Theano
Theano是最成熟的深度学习库,它提供不错的数据结构表示神经网络的层,对线性代数来说很高效,与Numpy的数组类似,很多基于Theano的库都在利用其数据结构,它还支持开箱可用的GPU编程。
八、PyLearn
PyLearn是一个基于Theano的库,它给Theano引入了模块化和可配置性,可以通过不同的配置文件来创建神经网络。
九、Hebel
Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库,可以通过YAML文件决定神经网络的属性,提供了将神级网络和代码友好分离的方式,并快速地运行模型,它是用纯Python编写,是很友好的库,但由于开发不久,就深度和广大而言,还有些匮乏!
十、Neurolab
Neurolab是一个API友好的神经网络库,其包含递归神经网络实现的不同变体,如果使用RNN,这个库是同类API中最好的选择之一。
Python作为一门理想的集成语言,将各种技术绑定在一起,除了为用户提供更方便的功能之外,还是一个理想的粘合平台,在开发人员与外部库的低层次集成人员之间搭建连接,以便用C、C++实现更高效的算法。
使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动,无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库,可以直接拿来使用,常见的机器学习库如下:
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基于Numpy和Scipy,是专门为机器学习建造的一个Python模块,提供了大量用于数据挖掘和分析的工具,包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。
Scikit-Learn基本功能可分为六个部分:分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。其中集成了大量分类、回归、聚类功能,包括支持向量机、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。
2、Orange3
Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,支持Python进行脚本开发。它包含一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术,具有一个良好的用户界面,同时也可以作为Python的一个模块使用。
用户可通过数据可视化进行数据分析,包含统计分布图、柱状图、散点图,以及更深层次的决策树、分层聚簇、热点图、MDS等,并可使用它自带的各类附加功能组件进行NLP、文本挖掘、构建网络分析等。
3、XGBoost
XGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库,因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。XGBoost支持并行处理,比起同样实现了梯度提升算法的Scikit-Learn库,其性能提升10倍以上。XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。
4、NuPIC
NuPIC是专注于时间序列的一个机器学习平台,其核心算法为HTM算法,相比于深度学习,其更为接近人类大脑的运行结构。HTM算法的理论依据主要是人脑中处理高级认知功能的新皮质部分的运行原理。NuPIC可用于预测以及异常检测,使用面非常广,仅要求输入时间序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一个机器学习工具包。Milk注重提升运行速度与降低内存占用,因此大部分对性能敏感的代码都是使用C++编写的,为了便利性在此基础上提供Python接口。重点提供监督分类方法,如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。
sklearn是比较常用的python机器学习库。
谁有Python机器学习与量化投资,谁有这个教材的网盘资源?
我这里有您想要的资源,通过百度网盘免费分享给您:https:\/\/pan.baidu.com\/s\/1mvEBXPEsJ-QKFPyyxcoFpg 提取码:1234 本书采用生动活泼的语言,从入门者的角度,讲解了Python 语言和sklearn 模块库内置的各种经典机器学习算法;介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用,...
常用Python机器学习库有哪些
使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动,无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库,可以直接拿来使用,常见的机器学习库如下:1、Scikit-Learn Scikit-Learn基于Numpy和Scipy,是专门为机器学习建造的一个Python模块,提供了大量用于数据挖掘和分析的工具,包括...
Python是什么?它有何用途?
Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的,大量大公司使用的也是Python,让许多人认为它是未来的主要编程语言。有些人觉得PYTHON效率底,说他不能支持多线程,好吧,这个还有点说对了,但是我想问,看这篇文章的人有几个做过搜索引擎开发?有几个做个上亿PV的并发网站...
什么是Python语言?
Python是一种高级编程语言,它可以用于各种领域,如数据科学、机器学习、Web开发等。Python在人工智能领域也有着广泛的应用。而Python人狗大战则是一款基于Python语言的人工智能游戏,它可以让你在游戏中体验到编写人工智能算法的乐趣。操作步骤 1.首先,你需要安装Python。你可以从Python官方网站上下载Python的...
Python语言下的机器学习库
Python语言下的机器学习库Python是最好的编程语言之一,在科学计算中用途广泛:计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习... Python语言下的机器学习库Python是最好的编程语言之一,在科学计算中用途广泛:计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习 展开 ...
python学习分几个阶段?
想学习python推荐选择【达内教育】。ython是一种代表简单主义思想的语言,学习python有四个阶段:第一阶段、一般会用五周左右的时间学习Python核心编程,通过【Python语言】基础知识以及Linux相关知识的学习,了解什么是数据库,掌握Python的基础内容。第二阶段、会用五周左右的时间学习全栈开发的内容,并通过几...
如何入门Python与机器学习
在Python中学习机器学习的四个步骤 1、首先使用书籍、课程、视频来学习 Python 的基础知识 2、然后掌握不同的模块,比如 Pandas、Numpy、Matplotlib、NLP (自然语言处理),来处理、清理、绘图和理解数据。3、接着能够从网页抓取数据,无论是通过网站API,还是网页抓取模块Beautiful Soap。通过网页抓取可以...
Python学习等级是哪些?
如果您已经成为一名Python专家,那么可以考虑阅读一些Python的高级应用书籍,例如《Python数据科学手册》、《Python机器学习实践》、《Python网络安全渗透测试实战》等。这些书籍内容较为深入且实用,适合已经具备一定Python基础的学员。总结 Python学习的难点不在于语法本身,而在于学习者是否有足够的耐心和恒心去...
有哪些学习Python的网课或者书籍推荐?
学习 Python 的网课和书籍有以下几个:网课推荐:《Python 核心基础》:这门课适合 Python 新手从入门开始学习,涵盖了 Python 的基础语法,类型,对象,函数,面向对象等内容,每节课都有配套的练习题和案例。《Python 入门课程》:这门课由知乎的夜曲编程老师主讲,适用于不具备 Python 基础知识的人。
哪位大佬有 Python机器学习算法,这种百度网盘资源的链接有人有吗?求...
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来宾市18842084110: Python 常用的标准库以及第三方库有哪些 - ?
闽宗博来: 我也来几个吧 standard libs: itertools functools 学好python有必要掌握上面这两个库吧, re 正则 subprocess 调用shell命令的神器 pdb 调试 traceback 调试 pprint 漂亮的输出 logging 日志 threading和multiprocessing 多线程 urllib/urllib2/httplib http库...