python编程开发的三个常见python库分析

python编程开发是当下互联网时代中的热门编程开发技术语言之一,而今天我们就一起来了解一下,python编程开发常见的库都有哪些。

一、Scikit-Learn是什么?

python编程开发的三个常见python库分析

Scikit-Learn是一个与NumPy和SciPy相关的Python库。它被认为是处理复杂数据的佳库之一。这个库正在进行大量更改。其中一个更改是交叉验证功能,提供了使用多个度量的能力。许多训练方法,如逻辑回归和近邻方法,都得到了一些改进。

Scikit-Learn的特点

1.交叉验证:有多种方法可以检验监督模型对不可见数据的准确性。

2.无监督学习算法:Scikit-Learn提供了大量的算法,从聚类、因子分析和主成分分析到无监督神经网络。

3.特征提取:用于从图像和文本中提取特征(例如词袋)。

Scikit-Learn在哪里使用?

它包含许多用于实现标准机器学习和数据挖掘任务的算法,如降维、分类、回归、聚类和模型选择。

二、NumPy是什么?

NumPy被认为是Python中受欢迎的机器学习库之一。

TensorFlow和其他库在内部使用NumPy在张量上执行多个操作。数组接口是NumPy好也是重要的特性。

NumPy的特点

1.交互性:NumPy交互性强,易于使用。

2.数学:使复杂的数学实现变得非常简单。

3.直观性:使编码和概念的掌握变得非常容易。

4.大量的交互:得益于广泛的使用,因此有大量的开源贡献。

NumPy在哪里使用?

NumPy的接口可用于将图像、声波和其他二进制原始流表达为N维数组。为实现这个用于机器学习的库,了解NumPy对于全栈开发人员来说很重要。

三、Keras是什么?

Keras被认为是Python中酷的机器学习库之一。它提供了一种更简单的机制来表达神经网络。Keras还为编译模型、处理数据集、图形可视化等提供了一些佳实用程序。

在后端,Keras在内部使用Theano或TensorFlow,也可以使用一些流行的神经网络,如CNTK。与网赚技巧其他机器学习库比较,Keras的速度相对较慢。因为它是通过使用后端架构创建计算图,然后利用它来执行操作的。不过,Keras的所有模型都是可移植的。

Keras的特点

1.Keras在CPU和GPU上都能顺利运行。

2.Keras支持几乎所有的神经网络模型,包括完全连接的、卷积的、池化的、递归的、嵌入的等等。此外,这些模型还可以组合起来构建更为复杂的模型。

3.Keras在本质上是模块化的,具有难以置信的表现力、灵活性,并易于创新研究。

4.Keras是一个完全基于Python的框架,可以方便地进行调试和探索。

Keras在哪里使用?

你已经在不断地与Keras开发的功能进行交互:它在Netflix、Uber、Yelp、Instacart、Zocdoc、Square等其他许多公司都有应用。Keras在那些将深度学习作为产品核心的初创公司中特别受欢迎,同时也是深度学习研究人员的爱。大型科学组织,特别是CERN(欧洲核子研究中心)和NASA(美国国家航空航天局)的研究人员也采用了Keras。

Keras包含许多常用的神经网络构建块的实现,例如层、目标、激活函数、优化器和一系列工具,使图像和文本数据的处理变得更加容易。

此外,Keras还提供了许多预处理的数据集和预训练模型,如MNIST、VGG、Inception、SqueezeNet、ResNet等等。

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