机器学习的最佳开源 Python 库
机器学习是当今世界发展非常迅速且高效的技术。在我们的社会中，人类被认为是所有生物中最聪明的大脑，能够巧妙地执行任何任务。机器学习是 AI(人工智能)的子集，用于开发可用于计算机的算法，以从以前的数据和历史中学习并做出一些有意义的决策。机器学习的普及度随着时间的推移而增加，因为机器学习可以执行对人类来说很复杂的任务。
几年前，使用各种算法和统计概念手动训练和编码机器学习模型。这个过程非常耗时，而且效率也不高。最近几天，训练机器学习模型变得容易、高效且更高效。其背后的原因是许多开源 Python 模块、框架和库的可用性。Python 是开发人员中最受欢迎的编程语言，因为它的语法易于理解，并且拥有广泛的可用库。有各种 Python 库，例如 Numpy、Pandas、Tensorflow 等。在本文中，您将逐一了解用于机器学习的顶级开源 Python 库。
机器学习的最佳开源库
Numpy
Numpy 的意思是"数值 Python"。它是研究机器学习的一个非常重要的 Python 库。它是一个通用包，您可以使用它来处理大量数组和多维数组。Numpy 提供的各种工具包括数学函数、线性代数例程等。Numpy 的优势在于它具有 Python 的灵活性，并且由于优化了编译的 C 代码而提高了速度。Numpy 的语法非常简单，任何程序员都可以采用，无论他们的背景如何。
Scipy
Scipy 代表"科学 Python"。其中有各种用于数据优化、集成和计算统计的模块。Scipy 建立在 NumPy 之上。如果您安装 Scipy 库，Numpy 扩展将自动安装在您的系统中。Scipy 与用于大数据处理的 MATLAB 非常相似。众所周知，Scipy 是一个开源库，它在全球范围内拥有一个活跃且反应迅速的社区，其任务是不时开发其他模型。
Scikit-learn
Scikit learn 是一个非常流行的 Python 库，专门用于经典机器学习算法。这个库建立在 Python 的两个非常基本的库 Numpy 和 Scipy 之上。要安装 Scikit Learn 库，您需要在系统上安装两个库 Numpy 和 Scipy。对于几乎所有的学习算法，无论是监督学习算法还是无监督学习算法，Scikit Learn 都支持。Python 中的 Scikit learn 库用于数据挖掘和数据分析。这个特性让这个库在机器学习的新手中脱颖而出。
Theano
众所周知，机器学习就是通过使用数学和统计方法来训练模型。Theano 是一个非常著名的开源 Python 库，可用于各种操作，例如定义、评估和优化包括多维数组在内的复杂数学表达式。Theano 库通过操纵和优化 CPU 和 GPU 的分布式使用来实现这种效率。该库专门用于单元测试和验证，可用于检测任何类型的错误。
TensorFlow
Tensor 是一个开源 Python 库，由"谷歌"的研究人员开发。TensorFlow 库用于执行复杂的数值计算以实现更高的性能效率。张量流包括定义和运行涉及张量的计算。它还用于运行一些用于各种基于 AI 的应用程序开发的深度神经网络。使用张量流，我们可以创建一个数据流图来显示该特定图上数据的移动。
Keras
Keras 是一种非常流行的高级深度学习 API，由 Google 开发。该库用于实现机器学习的神经网络。该库的基本源代码是用 Python 语言编写的，因此很容易实现神经网络。Keras 库相对容易学习和使用。这是因为该库的前端是 Python 语言，具有高精度的抽象，可同时支持各种后端计算。这就是 Keras 库比其他机器学习框架慢一点的原因。使用 Keras，您可以切换各种后端，这使得该库对初学者很友好。
PyTorch
PyTorch 是一个用于机器学习的开源 Python 库。该库支持多种工具，可用于自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和许多其他机器学习工具。使用此库，开发人员可以计算各种任务或张量以及 GPU 加速。它还允许开发人员创建图表来显示他们的计算。
Pandas
Pandas 库由 Wes McKinney 于 2008 年开发。该库建立在 Numpy 库之上。Pandas 是 Python 编程中的一个库，支持各种数据结构和操作，以便可以高效地处理数值数据和时间序列。此库提供了多种方法来对数据集中的数据进行分组、组合和过滤。
Matplotlib
Matplotlib 是一个开源 Python 库，用于实现数据可视化。Matplotlib 库还用于创建 2D 图形并在图形上绘制数据。该库的一些功能包括控制线型、格式化过量等。该库支持多种图形，例如条形图、直方图和其他用于实现数据可视化的图形。
结论
机器学习的普及度随着时间的推移而增加，因为机器学习可以执行对人类来说很复杂的任务。
各种开源 Python 库使开发人员社区能够在更短的时间内轻松构建机器学习模型，并且比手动构建的机器学习模型更有效率。
一些用于机器学习的最佳开源 Python 库是 Numpy、Matplotlib、Scipy、Pandas、Tensorflow 等。
Numpy 在开发人员中占有优势，因为它具有 Python 的灵活性，并且由于优化的编译 C 代码而获得了速度。
Pandas是 Python 编程中的一个包库，支持各种数据结构和操作，以便可以高效地处理数值数据和时间序列。
TensorFlow 用于运行一些深度神经网络，这些网络用于开发各种基于 AI 的应用程序。
