2022年10大最受欢迎的顶级机器学习库（免费、开源）

机器学习库到底是什么？

那为什么机器学习库最受欢迎？

2021 年10大的Python 机器学习库

机器学习库到底是什么？

在人工智能、机器学习开荒的年代，程序员需要手打公式、算法来执行ML认为，枯燥且耗时。后来呢，大家把这些公式、算法、常见问题、标准化解决方案模块，放进库里，方便大家取用，直接省去耗时耗力的从0开始的代码过程。

那为什么机器学习库最受欢迎？

Python 被认为是增长最快的编程语言之一，程序员喜欢 Python 是因为它的简单性和可读性。

Python机器学习库拥有以下讨人喜爱的特性：

免费和开源的，对社区友好，从长远来看，又能保证不断地改进与更新
库非常丰富，几乎所有的问题都能在上面找到答案
门槛低，即便是初学者也很容易上手
它通过减少编码和调试时间来提高生产力
它的软计算和自然语言处理能力很强
它与 C 和 C++ 代码模块无缝协作

2021 年10大的Python 机器学习库

1、Apache MXNet，它是一个强调灵活性和效率的深度学习框架。它允许你混合符号编程和命令式编程，从而最大限度提高效率和生产力。在其核心是一个动态的依赖调度，它能够自动并行符号和命令的操作。

2、Caffe，全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架。由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发。虽然其内核是用C++编写的，但Caffe有Python和Matlab 相关接口。Caffe支持多种类型的深度学习架构，面向图像分类和图像分割，还支持CNN、RCNN、LSTM和全连接神经网络设计。Caffe支持基于GPU和CPU的加速计算内核库，如NVIDIA cuDNN和Intel MKL。

3、CNTK，微软出品的一个开源的深度学习工具包，可以运行在CPU上，也可以运行在GPU上。CNTK的所有API均基于C++设计，因此在速度和可用性上很好。此外，CNTK的预测精度很好，提供了很多先进算法的实现，来帮助提供准确度。CNTK提供了基于C++、C#和Python的接口，非常方便应用。

4、Elephas是一个把python深度学习框架keras衔接到Spark集群的第三方python包，该库支持深度学习模型数据并行训练、分布式超参数优化和集成模型分布训练等应用。

5、Fast.ai，它是一款基于 PyTorch 开发的快速深度学习工具，包含有大量便利的图像处理模块和方法，这个库专为深度学习实践而设计，它包括对协作、表格、文本和视觉等模型，打开就能用。

6、Keras，这个机器学习库的粉丝很多，是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python开发，能够运行在TensorFlow和Theano任一平台，旨在完成深度学习的快速开发。Keras 是初学者构建和设计神经网络的完美工具之一。

7、NLTK，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。NLTK是一个开源的项目，包含：Python模块，数据集和教程，用于NLP的研究和开发。NLTK由Steven Bird和Edward Loper在宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系开发。NLTK包括图形演示和示例数据。其提供的教程解释了工具包支持的语言处理任务背后的基本概念。

8、Scikit-learn（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对Python 编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库NumPy和SciPy联合使用。

Scikit-learn 支持以下算法：

1. 分类

2. 聚类

3. 降维

4. 型号选择

5. 预处理

6. 回归

9、Tensorflow是由谷歌创建的开源库，被认为是当今可用的最好的 Python 机器学习库之一，使新手和专家都可以轻松构建模型。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。

10、Theano是一个Python库，可以在CPU或GPU上运行快速数值计算，是Python深度学习中的一个关键基础库，你可以直接用它来创建深度学习模型或包装库，大大简化了程序，非常适合大规模、远程、计算密集型的科学项目。尽管如此，它对于个人来说也足够友好。

如果你想要在机器学习和人工智能领域发展，可以参加simplilearn圣普伦的机器学习训练营，课程包括58小时的应用学习、互动实验室、4个实践项目和指导，通过圣普伦机器学习认证培训，你将会掌握机器学习认证考试所需的机器学习知识，比如数据预处理、监督学习和无监督学习、时间序列建模、回归以及文本挖掘等。