2022年10大最受欢迎的顶级机器学习库（免费且开源）

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2022年10大最受欢迎的顶级机器学习库（免费且开源）

最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些

常用Python机器学习库有哪些

Python中数据模块化你不容错过的库！

一、2022年10大最受欢迎的顶级机器学习库（免费且开源）

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。

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一、最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些

1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。
6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。
8、Scikits：是Scikits
Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。
10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。
12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。
13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。

二、常用Python机器学习库有哪些

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。

三、Python中数据模块化你不容错过的库！

1、Scikit Learn

在沉溺于“深度学习”之前，所有人都应当从使用Scikit Learn来开启自己的机器学习之旅。Scikit Learn有六大主要模块，如下：

· 数据预处理

· 维度缩减

· 数据回归

· 数据分类

· 数据聚类分析

· 模型选择

只要能用好Scikit Learn，就已经算得上是一名优秀的数据科学家了。

2、Tensorflow

Tensorflow是由谷歌推出的开源机器学习库。它最受欢迎的功能便是Tensorboard上的数据流图像。

Tensorboard是一个基于网页自动生成的仪表盘，它将数据学习流和结果进行了可视化处理，这一功能对于排错和展示都十分有用。

3、PyTorch

PyTorch是由Facebook发布的一个开源库，用作Python的公用机器学习框架。与Tensorflow相比，PyTorch的语句更加适用于Python。正因此，学习使用PyTorch也更加容易。

作为一个专注于深度学习的库，PyTorch还具有非常丰富的应用程序接口函数和内置函数来协助数据科学家更加快捷地训练自己的深度学习模型。

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