大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于机器学习python框架的问题,于是小编就整理了3个相关介绍机器学习Python框架的解答,让我们一起看看吧。
python人工智能学习什么框架?
感谢邀请回答。
一。机器学习
机器学习首先要介绍的是sklearn,是开源的基于python语言的机器学习工具包。其中包含了有分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等大多数机器学习算法包和数据处理包。
预处理:特征提取和归一化。
回归:预测与对象相关联的连续值属性
聚类:将相似对象自动分组
模型选择:比较,验证,选择参数和模型。
深度学习框架都有哪些?
深度学习(Deep Learning)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征(feature)。目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同,有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等,这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域,并获取了极好的效果。
TensorFlow无疑是当前人气最高的明星产品:
TensorFlow是一款开源的数学计算软件,使用数据流图(Data Flow Graph)的形式进行计算。图中的代表数学运算,而图中的线条表示多维数据数组(tensor)之间的交互。TensorFlow灵活的架构可以部署在一个或多个CPU、GPU的台式以及服务器中,或者使用单一的API应用在移动设备中。TensorFlow最初是由研究人员和Google Brain团队针对机器学习和深度神经网络进行研究所开发的,目前开源之后可以在几乎各种领域适用。
Data Flow Graph: 使用有向图的节点和边共同描述数学计算。graph中的nodes代表数学操作,也可以表示数据输入输出的端点。边表示节点之间的关系,传递操作之间互相使用的多位数组(tensors),tensor在graph中流动——这也就是TensorFlow名字的由来。一旦节点相连的边传来了数据流,节点就被分配到计算设备上异步的(节点间)、并行的(节点内)执行。
TensorFlow的特点:
机动性: TensorFlow并不只是一个规则的neural network库,事实上如果你可以将你的计算表示成data flow graph的形式,就可以使用TensorFlow。用户构建graph,写内层循环代码驱动计算,TensorFlow可以帮助装配子图。定义新的操作只需要写一个Python函数,如果缺少底层的数据操作,需要写一些c++代码定义操作。
可适性强: 可以应用在不同设备上,cpus,gpu,移动设备,云平台等
自动差分: TensorFlow的自动差分能力对很多基于Graph的机器学习算法有益
多种编程语言可选: TensorFlow很容易使用,有python接口和C++接口。其他语言可以使用SWIG工具使用接口。(SWIG—Simplified Wr[_a***_]er and Interface Generator, 是一个非常优秀的开源工具,支持将 C/C++ 代码与任何主流脚本语言相集成。)
作为资深玩家的我,前后使用了theano、caffe、tensoflow、pytorch、mxnet,完全凭自己的记忆和领悟回答一下这个问题:
深度学习框架有哪些:
深度学习框架作为算法工程师的必备工具,好比软件工程师的开发语言,前后至少有50多个,比较有名气的10来个,经过近10年的开发和发展,至今主要有两个框架,一个是google的tensorflow,一个是Facebook支持的pyTorch。有人喜欢拿keras和pytorch比,但事实上tensoflow完全支持keras。
如何选择
首先看你是什么群体,如果你是学生党,建议使用pytorch,因为你不需要太关心底层的实现,你只需要关注每个网络层的用法就行,最终把更多的时间用在模型网络优化和参数调整上面,这样Pytorch便于学生理解NN算法和快速实践。如果你是职业算法工程师,那我就建议tensorflow了,工作中基本上你对算法也熟悉了,更应该关注算法落地实现能力,比如,QPS性能、通信网络时延、网络结构优化、权重参数调优等等与计算机基础算法相关的工程能力。因为tensorflow本身就是先有工程需求再重构设计的,一般google大牛的理念还是很前沿的,这个可以参考theano的设计。
另外也要看你偏爱什么语言,虽然tensorflow和pytorch都有python接口调用,但tensorflow底层是c++写的,如果你很了解c++了,何必还去和只懂python的朋友争论哪个好用呢,果断是tensorflow啊,哦不,你应该两个都懂。
最后表明一下我的立场,我喜欢tensorflow,有问题随时骚扰。
国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等, 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟,百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
TensorFlow,Keras,PyTorch,MXNet,PaddlePaddle,Deeplearning4j,ONNX,Caffe,Theano
还有一些非主流的,比如MATLAB,Mathematica
才入门python,有哪些有趣的框架可以尝试?
从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把,据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站,大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学,不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手,而且很快可以做出成果,非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。除了入门,爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织,通过抓取互联网上的公开数据,来实现一些商业价值是非常常见的做法7a64e58685e5aeb931333363393734。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了,需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题,与小白的抓黄图小程序,复杂度差了很多倍。
才入门python,有哪些有趣的框架可以尝试?这里简单介绍6个比较有趣的框架和库,感兴趣的朋友可以尝试一下:
绘图库turtle
这是python自带的一个标准绘图库,内置了大量函数,可以在二维平面绘制出你需要的任何图形,常见的各种卡通人物,哆啦A梦、小猪佩奇等都可轻松绘制,简单明了,只要你掌握了基本使用流程,各种有趣的图形都可以绘制出来:
词云库wordcloud
这是python一个专门用于绘制词云的第三方库,如果你经常做文本分析,统计词频,那么这个库非常合适,只需简单几行代码即可快速绘制出漂亮、美观、大方的词云图,一目了然,日常使用来说,在合适不过:
游戏开发pygame
这是python专门为游戏开发而设计的一个平台,摆脱了低级语言的束缚,使开发者可以投入到更多精力到游戏的设计和实现上,如果你需要开发一些小型游戏,像五子棋、贪吃蛇、飞机大战等,自娱自乐,可以使用一下库,非常不错:
人脸识别face recognition
这是python一个专门用于人脸识别的第三方库,基于dlib深度识别技术,可以快速判断出人脸,自带有第三方模型,不需要再进行额外训练,如果你需要进行人脸识别,而又缺乏合适的框架,可以使用一下库,非常不错:
这是python提供的一个网页***下载工具,当然,也是第三方扩展模块,可以轻松下载B站、优酷、美拍等网站***,无需编写任何代码,只需一行命令即可保存***到本地,支持***、批量下载,日常使用来说非常方便实用:
网络爬虫scrapy
这是python一个非常著名的爬虫框架,免费开源,在业界非常流行,可定制化程度非常高,只需要简单几行代码即可快速开启一个爬虫程序,如果你日常生活中需要批量获取大量网页数据,而又缺乏合适灵活的工具,可以使用一下scrapy,非常不错,也非常容易学习和掌握:
当然,除了以上6个非常不错的框架或库,其实还有许多其他框架,像深度学习/机器学习的tensorflow,web开发的django/flask,数据处理的numpy/pandas等也都非常不错,可以查询一下相关资料,毕竟python第三方模块太多,网上也有相关教程,介绍的非常详细,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言进行补充。
到此,以上就是小编对于机器学习python框架的问题就介绍到这了,希望介绍关于机器学习python框架的3点解答对大家有用。