Какие библиотеки Python использовать для машинного обучения?

Пользователь

от forest , в категории: Python , год назад

Какие библиотеки Python использовать для машинного обучения?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

1 ответ

Пользователь

от rachel , 10 месяцев назад

@forest 

Существует множество библиотек для машинного обучения на Python, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки. Некоторые из наиболее распространенных библиотек, которые вы можете использовать для машинного обучения, включают в себя:

  1. Scikit-learn - это одна из наиболее популярных библиотек машинного обучения на Python. Она предоставляет широкий спектр алгоритмов машинного обучения, включая регрессию, классификацию, кластеризацию и др. Scikit-learn также включает множество инструментов для предобработки данных и оценки моделей.
  2. TensorFlow - это библиотека машинного обучения, разработанная компанией Google. Она предназначена для создания и обучения нейронных сетей и глубоких моделей обучения. TensorFlow обладает множеством функций, включая автоматическое дифференцирование, параллельное обучение и распределенное обучение.
  3. PyTorch - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, созданная компанией Facebook. PyTorch используется для создания и обучения нейронных сетей и глубоких моделей обучения, а также для обработки данных и многих других задач.
  4. Keras - это высокоуровневая библиотека машинного обучения, которая облегчает создание нейронных сетей и глубоких моделей обучения. Keras предоставляет простой интерфейс для создания и обучения моделей, а также инструменты для визуализации результатов.
  5. Pandas - это библиотека для обработки и анализа данных, которая предоставляет мощные инструменты для работы с таблицами и временными рядами. Pandas также поддерживает функции для предобработки данных, включая заполнение пропущенных значений, кодирование категориальных признаков и многое другое.


Это далеко не полный список библиотек машинного обучения на Python, но эти библиотеки являются наиболее распространенными и полезными для начала работы в области машинного обучения.