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Python

机器学习需要用到的库

Python

是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,具有丰富和强大的

库,再加上其简单、易学、速度快、开源免费、可移植性、可扩展性以及面向对

象的特点,

Python

成为

2017

年最受欢迎的最受欢迎的编程语言!

人工智能是当前最热门话题之一,机器学习技术是人工智能实现必备技能,

Python

编程语言含有最有用的机器学习工具和库,

以下是

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

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