机器学习库（机器学习算法）

本篇文章给大家谈谈机器学习库，以及机器学习算法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、1、scikit-learn和tensorflow的区别
• 2、人工智能 Python深度学习库有哪些
• 3、人工智能常用的开发框架
• 4、sklearn库是什么
• 5、python 机器学习 用什么库

1、scikit-learn和tensorflow的区别

1、scikit-learn和tensorflow的区别

功能不同

Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库 ，而 TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库 。一个显而亏桥易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择等。究其根本，我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式：

传统机器学习：利用销雀猛特征工程(feature engineering)，人为对数据进行提炼清洗

深度学习：利用表示学习(representation learning)，机器学习模型自身对数据进行提炼

sklearn更倾向于使用者可以自行对数据进行处理 ，比如选择特征、压缩维度、转换格式，是传统机器学习库。而以tf为代表的深度学习库会自动从数据岁握中抽取有效特征，而不需要人为的来做这件事情，因此并未提供类似的功能。

参考资料：

1、scikit-learn和tensorflow的区别

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人工智能 Python深度学习库有哪些

由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：

第一：Caffe

Caffe是一个以表达式、速悄汪凳度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。

Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与State-of-the-art的模型，模块化的组件可以方便地拓展到新的模型与学习任务上。

第二：Theano

Theano诞生于2008年，是一个高性能的符号计算及深度学习库，被认为是深度学习库的始祖之一，也被认为是深度学习研究和应用的重要标准之一。其核心是一个数学表达式的编译器，专门为处理大规模神经网络训练的计算而设计。

Theano很好地整合了Numpy，可以直接使用Numpy的Ndarray，使得API接口学习成本大为降低;其计算稳定性好，可以精准地计算输出值很小的函数;可动态地生成C或者CUDA代码，用来编译成高效的机器代码。

第三：TensorFlow

TensorFlow是相对高阶的机器学习库，其核心代码使用C++编写，并支持自动求导，使得用户可以方便地设计神经网络结构，不需要亲自编写C++或CUDA代码，也无须通过反向传播求解梯度。由于底层使用C++语言编写，运行效率得到了保证，并简化线上部署的复杂度。

TensorFlow不只局限于神经网络，其数据流式图还支持非常自由的陵散算法表达，也可以轻松实现深度学习以外的启旅机器学习算法。

第四：Keras

Keras是一个高度模块化的神经网络库，使用Python实现，并可以同时运行在TensorFlow和Theano上。

Keras专精于深度学习，其提供了到目前为止最方便的API，用户仅需将高级的模块拼在一起便可设计神经网络，大大降低了编程开销与理解开销。

人工智能常用的开发框架

人工智能常用的开发框架如下：

1、TensorFlow

TensorFlow是人工智能领域最常用明敏的框架让竖，是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件，该框架允许在任何CPU或GPU上进行计算，无论是台式机、服务器还是移动设备都支持。该框架使用C++和Python作为编程语言，简单易学。

2、微软的CNTK

CNTK是一款开源深度学习工具包，是一个提高模块化和维护分离计算网络，提供学习算法和模型描述的库，可以同时利用多台服务器，速度比TensorFlow快，主要使用C++作为编程语言。

3、Theano

Theano是一个强大的Python库，该库使用GPU来执行数据密集型计算，操作效率很高，常被用于为大规模的计算密集型操作提供动力。

4、Caffe

Caffe是一个强大的深度学习框架，主要采用C++作为编程语言，深度学习速度非常快，借助Caffe，可以非常轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络。

5、Keras

Keras是一个用Python编写的开源的神坦槐大经网络库，与TensorFlow、CNTK和Theano不同，它是作为一个接口，提供高层次的抽象，让神经网络的配置变得简单。

6、Torch

Torch是一个用于科学和数值的开源机器学习库，主要采用C语言作为编程语言，它是基于Lua的库，通过提供大量的算法，更易于深入学习研究，提高了效率和速度。它有一个强大的n维数组，有助于切片和索引之类的操作。除此之外，还提供了线性代数程序和神经网络模型。

7、Accord.NET

Accord.NET框架是一个NET机器学习框架，主要使用C#作为编程语言，该框架可以有效地处理数值优化、人工神经网络，甚至是可视化，除此之外，Accord.NET对计算机视觉和信号处理功能非常强大，同时也使得算法的实现变得简单。

sklearn库是什么

sklearn库是机器学习库。

知识扩展：

Scikit-learn简介

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项目始于scikits.learn，这是David Cournapeau的Google Summer of Code项仿信瞎目。它的名称源于它是“SciKit”（SciPy工具包）的概念，坦枣它是SciPy的独立开发和分布式第三方扩展。原始代码库后来被其他开发人员重写。

2010年费边Pedregosa，盖尔Varoquaux，亚历山大Gramfort和Vincent米歇尔，全部备空由法国国家信息与自动化研究所的罗屈昂库尔，法国，把该项目的领导和做出的首次公开发行在二月一日。

python 机器学习 用什么库

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，是专门为机器学饥缓习建造的一个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是专注于扒肢陆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。重点提春顷供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。

关于机器学习库和机器学习算法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。