Python培训
美国上市Python培训机构

400-111-8989

热门课程

使用Python语言进行机器学习,这些工具与库你该知道

  • 时间:2017-07-19 15:40
  • 发布:Python培训
  • 来源:知识

在本文中,列举了当下Python中可用的很有用的机器学习工具和库,并且在持续维护更新中。

Scikit-Learn

Scikit Learn是在CB Insights选用的机器学习工具。用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。最爱的一点是它拥有易用的一致性API,并提供了很多开箱可用的求值、诊断和交叉验证方法(是不是听起来很熟悉?Python也提供了“电池已备(译注:指开箱可用)”的方法)。锦上添花的是它底层使用Scipy数据结构,与Python中其余使用Scipy、Numpy、Pandas和Matplotlib进行科学计算的部分适应地很好。因此,如果你想可视化分类器的性能(比如,使用精确率与反馈率(precision-recall)图表,或者接收者操作特征(Receiver Operating Characteristics,ROC)曲线),Matplotlib可以帮助进行快速可视化。考虑到花在清理和构造数据的时间,使用这个库会非常方便,因为它可以紧密集成到其他科学计算包上。

另外,它还包含有限的自然语言处理特征提取能力,以及词袋(bag of words)、tfidf(Term Frequency Inverse Document Frequency算法)、预处理(停用词/stop-words,自定义预处理,分析器)。此外,如果你想快速对小数据集(toy dataset)进行不同基准测试的话,它自带的数据集模块提供了常见和有用的数据集。你还可以根据这些数据集创建自己的小数据集,这样在将模型应用到真实世界中之前,你可以按照自己的目的来检验模型是否符合期望。对参数最优化和参数调整,它也提供了网格搜索和随机搜索。如果没有强大的社区支持,或者维护得不好,这些特性都不可能实现。期盼它的第一个稳定发布版。

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。如果你想拟合线性模型、进行统计分析,或者预测性建模,那么Statsmodels非常适合。它提供的统计测试相当全面,覆盖了大部分情况的验证任务。如果你是R或者S的用户,它也提供了某些统计模型的R语法。它的模型同时也接受Numpy数组和Pandas数据帧,让中间数据结构成为过去!

PyMC

PyMC是做贝叶斯曲线的工具。它包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具,也包含一些层次模型。如果想进行贝叶斯分析,你应该看看。

Shogun

Shogun是个聚焦在支持向量机(Support Vector Machines, SVM)上的机器学习工具箱,用C++编写。它正处于积极开发和维护中,提供了Python接口,也是文档化最好的接口。但是,相对于Scikit-learn,发现它的API比较难用。而且,也没提供很多开箱可用的诊断和求值算法。但是,速度是个很大的优势。

Gensim

Gensim被定义为“人们的主题建模工具(topic modeling for humans)”。它的主页上描述,其焦点是狄利克雷划分(Latent Dirichlet Allocation, LDA)及变体。不同于其他包,它支持自然语言处理,能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起。如果你的领域在NLP,并想进行聚集和基本的分类,你可以看看。目前,它们引入了Google的基于递归神经网络(Recurrent Neural Network)的文本表示法word2vec。这个库只使用Python编写。

Orange

Orange是这篇文章列举的所有库中唯一带有图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)的。对分类、聚集和特征选择方法而言,它是相当全面的,还有些交叉验证的方法。在某些方面比Scikit-learn还要好(分类方法、一些预处理能力),但与其他科学计算系统(Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas)的适配上比不上Scikit-learn。

但是,包含GUI是个很重要的优势。你可以可视化交叉验证的结果、模型和特征选择方法(某些功能需要安装Graphviz)。对大多数算法,Orange都有自己的数据结构,所以你需要将数据包装成Orange兼容的数据结构,这使得其学习曲线更陡。

PyMVPA

PyMVPA是另一个统计学习库,API上与Scikit-learn很像。包含交叉验证和诊断工具,但是没有Scikit-learn全面。

深度学习

尽管深度学习是机器学习的一个子节,在这里创建单独一节的原因是,它最新吸引了Google和Facebook人才招聘部门的很多注意。

Theano

Theano是最成熟的深度学习库。它提供了不错的数据结构(张量,tensor)来表示神经网络的层,对线性代数来说很高效,与Numpy的数组类似。需要注意的是,它的API可能不是很直观,用户的学习曲线会很高。有很多基于Theano的库都在利用其数据结构。它同时支持开箱可用的GPU编程。

PyLearn2

还有另外一个基于Theano的库,PyLearn2,它给Theano引入了模块化和可配置性,你可以通过不同的配置文件来创建神经网络,这样尝试不同的参数会更容易。可以说,如果分离神经网络的参数和属性到配置文件,它的模块化能力更强大。

Decaf

Decaf是最近由UC Berkeley发布的深度学习库,在Imagenet分类挑战中测试发现,其神经网络实现是很先进的(state of art)。

Nolearn

如果你想在深度学习中也能使用优秀的Scikit-learn库API,封装了Decaf的Nolearn会让你能够更轻松地使用它。它是对Decaf的包装,与Scikit-learn兼容(大部分),使得Decaf更不可思议。

OverFeat

OverFeat是最近猫vs.狗(kaggle挑战)的胜利者,它使用C++编写,也包含一个Python包装器(还有Matlab和Lua)。通过Torch库使用GPU,所以速度很快。也赢得了ImageNet分类的检测和本地化挑战。如果你的领域是计算机视觉,你可能需要看看。

Hebel

Hebel是另一个带有GPU支持的神经网络库,开箱可用。你可以通过YAML文件(与Pylearn2类似)决定神经网络的属性,提供了将神级网络和代码友好分离的方式,可以快速地运行模型。由于开发不久,就深度和广度上说,文档很匮乏。就神经网络模型来说,也是有局限的,因为只支持一种神经网络模型(正向反馈,feed-forward)。但是,它是用纯Python编写,将会是很友好的库,因为包含很多实用函数,比如调度器和监视器,其他库中并没有发现这些功能。

Neurolab

NeuroLab是另一个API友好(与Matlabapi类似)的神经网络库。与其他库不同,它包含递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)实现的不同变体。如果你想使用RNN,这个库是同类API中最好的选择之一。

与其他语言集成

你不了解Python但是很擅长其他语言?不要绝望!Python(还有其他)的一个强项就是它是一个完美的胶水语言,你可以使用自己常用的编程语言,通过Python来访问这些库。以下适合各种编程语言的包可以用于将其他语言与Python组合到一起:

  • R -> RPython

  • Matlab -> matpython

  • Java -> Jython

  • Lua -> Lunatic Python

  • Julia -> PyCall.jl

不活跃的库

这些库超过一年没有发布任何更新,列出是因为你有可能会有用,但是这些库不太可能会进行BUG修复,特别是未来进行增强。

  • MDP

  • MlPy

  • FFnet

  • PyBrain

免费预约企业总监级讲师试听课

怕钱不够?就业挣钱后再付学费;     怕学不会?0基础入学,达内定制课程;     担心就业?近12万家雇主企业,推荐 名企就业

上一篇:初学Python学不好?看下这个Python老鸟的8条学习建议
下一篇:python爬虫抓取入门教程,适合python编程新手

Python培训线上和线下的区别

不懂pandas,你怎么Python语言进行机器编程​?

了解Python语言的2D绘图库​Matplotlib,才能绘制出专业图像!

Python培训干货分享|不可不知的Python 爬虫工具

选择城市和中心
贵州省

广西省

海南省