网站编写语言什么好

时间:2021-09-13 来源:未知网络 作者:996建站网

当前是人工智能爆发的时代。AI和机器学习广泛流行。当然,计算机学习领域最受欢迎的是Python语言。Python由于其简单,友好且易于管理的用户语言而拥有广泛的社区支持。在机器学习领域中,许多框架都是用Python编写或提供Python SDK。为了方便大家学习和使用,我们列出了2017年最受欢迎的Python机器学习库。
TlaxFlow网站:tlfflow.org源代码仓库:Github/trilflow/tsoriflow开发人员:Google Brain团队的主要用途:深度神经网络主要使用情况:深层神经网络。
TrilFlow是由Google Brain团队开发的AI框架,主要用于深度学习和神经网络。使用TF可以轻松地将计算任务分配到多个CPU或GPU核心,甚至可分配给多GPU。TlaxFlow的基本计算单元为张量“Tsoris”。张量可以定义为容器,该容器可存储N维数据及其线性操作。打开s网站:pandas.pydata.org源代码仓库:数据库/pandas-DEV/pandas开发人员:开源社区的主要用途:数据分析和操作;操作。
贝拉斯库主要用于数值数据和时间序列的数据操作,它使用数据框和系列分别定义三维和二维数据.Pandas提供了索引大数据以快速搜索大数据的选项。围绕用户定义的轴旋转,处理缺少数据,合并与连接到数据集以及数据过滤功能而闻名。
对于大型数据集,Pangs非常有用且速度很快。记录超过50k时,其性能超出了Numpy。在数据清理方面,它是最好的库,因为它提供了像Exe一样的交互性和Numpy相同的速度。这也是为数不多的可以处理DayTime的ML库之一,无需任何外部数据库帮助或代码最少。Nupsy网站:numpy.org源代码仓库:教程链接/numpy/numpy开发人员:开元社区的主要用途:通用矩阵处理:常见的矩阵处理。
Nupsy用于处理多维数据和复杂的数学函数。Nupsy是Python语言的快速计算库,可以处理从基本代数到傅立叶变换,随机模拟和拓扑操作的任务和函数。该库内核使用C语言编写,比一般的Python计算数据库更好。如果记录数量不是很大,则Numpy组在索引方面显然要优于Pandas系列。此外,目前的NumPy组仅支持单个CPU,因此性能将受到限制。
Nuzyme的学习成本低,可以参考虫学之前的文章。它易于上手,并且是最受欢迎的机器学习库之一。自然语言工具包“ TILTK”网站:nltk.org源代码仓库:1.0.0 /nltke/nltk开发人员:NLTK团队的主要用途:自然语言处理器;
它是广泛使用的文本分类和自然语言处理库。它是一种广泛的文本分类和自然语言处理数据库。它可用于提取词干,还原词形的标签和在文档中搜索关键字。NOKTK可用于高级语言分析,例如情感,评论分析,文本分类器,检查和评论中的关键字,文本挖掘以及与人类语言相关的许多其他操作。NOKTK需要文本处理培训模型来识别和创建。Scikit-Learn网站:sukkit-Learn源代码仓库:gentry/slurent-Learn开发人员:SpLearn.org的主要用途:预测数据分析和数据建模。
Scikit-Learn主要用于各种数据建模概念,例如返回,分类,聚类和模型选择。该数据库是在Numpy,Scipy和matplotlib上编写的。Scikit-Learn易于集成,可以继承其他机器学习库以实现特定目标。例如,Numpy和Pandas用于数据分析,PLOTly用于可视化。Keras网站: keskeus.io源代码仓库:Ubuntu rashteam ash开发人员:各种主要用途:神经网络计算:计算机计算。
Keras提供了一个Python接口Trilflow数据库,该库专门针对AI神经网络。早期版本还包括许多其他后端,例如Theano,Microsoft认知平台和PlaidMl。Keras包含常见的神经网络标准块,以及使图像和文本处理更快,流畅的工具。除了标准的神经网络块外,它还提供重复出现的神经网络。WeTorch网站:pybolt.org源代码仓库:教程/pyrocket /pyrobot开发人员:FacebookAI实验室“ Fair”的主要用途:深度学习,自然语言处理和计算机视觉。
Welight是由Facebook开发的ML库,基于Lua语言实现Torch机器学习库。该项目由Python,C++和CUBA语言混合编写。WeTorch支持C和C ++,Pyton等常见语言的扩展。作为TF竞争对手,他还使用了张量,但它更容易学习并更好地集成到Python中。尽管它支持MAE,但该库的主要重点是开发和培训深度学习模型。mlpack源代码仓库:教程链接/mlpack/mlpack开发人员:社区,佐治亚理工学院支持主要用途:多个ML模型和算法。
MlPack主要基于C++机器学习库,支持Python,R,Julia和Golang等语言。它旨在支持几乎所有著名的机器学习算法和模型,例如GMM,K均值,最小角度回报以及线性回归。开发图书馆的主要重点是使其成为快速,可扩展且易于理解的库。即使编程小白也可以毫无问题地了解和使用它。OpenCV网站:opencv.org源代码仓库:1.0.0 /opencv/Opencv开发人员:英特尔的主要用途:计算机视觉:计算机视听功能:计算机视觉。
OpenCV是一个致力于计算机视觉和图像处理的开源平台。该库具有2500多种专用于计算机视觉和机器学习算法。它可以跟踪人体运动,检测移动物体,提取3D模型,将图像拼接在一起以创建高分辨率图像并探索AR的可能性。OpenCV广泛用于各种闭路电视监控,主要相机制造商也在使用OpenCV使其产品更智能和用户友好。Matplotlib网站:matplotlib.org/源代码仓库:教程链接/matplotlib/matplotlib开发人员:Michaldotutboom,社区的主要目的:数据可视化。
Matplotlib是Pthon中使用最广泛图形的库。它使用PythonGUI工具包来生成图形和绘图。它使用PythonGIS工具包来创建图形和绘画。Matplotlib还提供类似于MATLB的界面,以便用户可以执行与MattLB相同的任务。该库是免费和开源的,并且有许多扩展界面。它可以将matplotlib API扩展到其他各种数据库中。总结一下,要概括出总的来说,得出的结论是,它已经与众所周知。
在本文中,我们介绍了机器学习最常用的Python库。每个图书馆“框架”都有自己的优点和缺陷,可以尝试使用它并选择最合适的数据库。

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