20 bästa Python-bibliotek för maskininlärning

Vilka är de 20 bästa Python-biblioteken för maskininlärning? 

1. NumPy (numerisk python):

NumPy är grunden för numerisk beräkning i Pytonorm. Den tillhandahåller kraftfulla N-dimensionella arrayer och verktyg för att arbeta med dem, vilket gör datamanipulation och numeriska operationer effektiva.

Funktioner:

• Ger snabba, förkompilerade funktioner för numeriska rutiner.
• Möjliggör array-orienterad beräkning för bättre effektivitet.
• Stöder ett objektorienterat tillvägagångssätt för datamanipulation.
• Kompakta och snabbare beräkningar med vektorisering.

Applikationer:

• Används i stor utsträckning i dataanalys för dess numeriska kapacitet.
• Skapar kraftfulla N-dimensionella arrayer för strukturerad datalagring.
• Bildar basen för andra bibliotek, som SciPy och scikit-learn.
• Kan fungera som ett alternativ till MATLAB när det används med SciPy och Matplotlib.

2. Pandas:

Pandas är ditt favoritbibliotek för datamanipulation och analys. Det erbjuder datastrukturer som DataFrames och Series, vilket förenklar databehandlingen.

Funktioner:

• Datamanipuleringsverktyg för rengöring och omvandling av data.
• Tidsseriefunktion för hantering av tidsrelaterad data.
• Datajusteringsfunktioner för att slå samman datamängder.
• Hanterar saknad data på ett elegant sätt.

Applikationer:

• Datautforskning och -rensning, särskilt med tabelldata.
• Tabelldataanalys och visualisering.
• Tidsseriedataanalys för prognoser och trendanalys.
• Dataförbearbetning för maskininlärningsuppgifter.

3. Scikit-Learn:

Scikit-Learn är ett mångsidigt bibliotek med ett brett utbud av maskininlärningsalgoritmer för klassificering, regression, klustring och mer.

Funktioner:

• Enkla och effektiva verktyg för dataanalys och modellering.
• Konsekvent API för enkel modellutveckling.
• Olika maskininlärningsalgoritmer för olika uppgifter.
• Modellval och utvärdering för prestandaoptimering.

Applikationer:

• Klassificerings- och regressionsuppgifter i handledat lärande.
• Klustring och dimensionsreduktion för oövervakat lärande.
• Modellval och parameterinställning för att optimera modellprestanda.
• Modellutvärdering och jämförelse för att välja den bästa modellen för din uppgift.

4. Matplotlib:

Matplotlib är det betrodda biblioteket för att skapa statiska, animerade och interaktiva plotter i Python. Det är perfekt för att visualisera data.

Funktioner:

• Omfattande bibliotek för olika typer av tomter.
• Anpassningsbara plotstilar och teman.
• Publikationskvalitetssiffror för rapporter och publikationer.
• Integration med Jupyter-anteckningsböcker för interaktiv plottning.

Applikationer:

• Datavisualisering för utforskande dataanalys.
• Skapa diagram och grafer för presentationer och rapporter.
• Att bygga interaktiva visualiseringar för webbapplikationer.
• Plotta data för vetenskaplig forskning och datakommunikation.

5. Seaborn:

Seaborn är ett gränssnitt på högre nivå byggt på Matplotlib och erbjuder attraktiv statistisk grafik.

Funktioner:

• Gränssnitt på hög nivå för att skapa snygg statistisk grafik.
• Inbyggda teman och färgpaletter för enkel anpassning.
• Funktioner för att visualisera linjära regressionsmodeller.
• Sömlös integration med Pandas datastrukturer.

Applikationer:

•  
• Snygg datavisualisering för att utforska och presentera data.
• Visualisera relationer och mönster i data.
• Presentera statistiska resultat på ett engagerande sätt.
• Skapa informativa och visuellt tilltalande diagram och grafer.

6. TensorFlow:

TensorFlow är ett djupinlärningsbibliotek med öppen källkod, utvecklat av Google. Det används ofta för neurala nätverksbaserade maskininlärningsuppgifter.

Funktioner:

• Ramverk för djupinlärning med mångsidiga applikationer.
• API:er på hög nivå som Keras för snabb modellutveckling.
• TensorBoard för visualisering av neurala nätverk.
• Stöder distribuerad datoranvändning för storskaliga uppgifter.

Applikationer:

• Djupa neurala nätverk för bildigenkänning och objektdetektering.
• Naturliga språkbearbetningsmodeller för textanalys.
• Tidsserieprognoser med återkommande neurala nätverk.
• Skapa anpassade modeller för djupinlärning för specifika uppgifter.

7. Keras:

Keras är ett användarvänligt, neuralt nätverksbibliotek på hög nivå som sömlöst integreras med TensorFlow och andra ramverk för djupinlärning.

Funktioner:

• Användarvänligt API på hög nivå för neurala nätverk.
• Omfattande förtränade modeller för olika applikationer.
• Stöd för multi-GPU-träning för snabbare beräkningar.
• Enkel integration med TensorFlow och andra ramverk för djupinlärning.

Applikationer:

• Snabb prototypframställning av modeller för djupinlärning för experiment.
• Överför lärande med förtränade modeller för snabba resultat.
• Bygg komplexa neurala nätverk med lätthet och effektivitet.
• Utveckla anpassade arkitekturer för djupinlärning skräddarsydda för specifika uppgifter.

8. PyTorch:

PyTorch är ett annat bibliotek för djupinlärning känt för sina dynamiska beräkningsdiagram och användarvänliga gränssnitt.

Funktioner:

• Dynamiska beräkningsgrafer för flexibel modelldesign.
• Tensorer för numeriska beräkningar och gradientberäkningar.
• Neural nätverksmodul för att bygga modeller för djupinlärning.
• Starkt stöd för GPU-acceleration för snabbare träning.

Applikationer:

• Används ofta i akademiska och forskningsmiljöer för projekt för djupinlärning.
• Implementera naturlig språkbehandling och datorseende uppgifter.
• Utbilda anpassade modeller för djupinlärning med flexibla arkitekturer.
• Lösning av komplexa maskininlärningsproblem med effektiva beräkningar.

9. XGBoost:

XGBoost är ett gradientförstärkande bibliotek känt för sin exceptionella prediktiva prestanda och hastighet i tabelldata.

Funktioner:

• Gradientförstärkande ram för ensembleinlärning.
• Hög prediktionsnoggrannhet för olika maskininlärningsuppgifter.
• Snabbhet och effektivitet i modellträning och förutsägelse.
• Robust hantering av saknade data i dataset.

Applikationer:

• Prediktiv modellering för strukturerad data med hög noggrannhet.
• Binära klassificerings- och regressionsuppgifter inom maskininlärning.
• Rankning och rekommendationssystem för personligt anpassat innehåll.
• Används ofta i Kaggle-tävlingar och verkliga datavetenskapsprojekt.

10. LightGBM:

LightGBM är ett annat ramverk som ökar gradienten som fokuserar på hastighet och effektivitet i maskininlärningsuppgifter.

Funktioner:

• Gradientförstärkning med stark tonvikt på hastighetsoptimering.
• Stöd för att hantera stora datamängder effektivt.
• Specialiserat stöd för kategoriska funktioner i data.
• Producerar snabba och exakta trädbaserade modeller.

Applikationer:

• Storskaliga maskininlärningsuppgifter med hög effektivitet.
• Klassificering och regression på stora datamängder med hastighet.
• Realtidsapplikationer som kräver förutsägelser med låg latens.
• Hantera dataset med många kategoriska funktioner för strukturerad dataanalys.

11. CatBoost:

CatBoost är ett gradientförstärkande bibliotek designat för att hantera kategoriska funktioner med lätthet.

Funktioner:

• Gradientförstärkning med inbyggt stöd för kategoriska data.
• Automatiserar processen att hantera kategoriska funktioner.
• Minskar behovet av manuell dataförbehandling.
• Förbättrad prediktionsnoggrannhet med mindre funktionsteknik.

Applikationer:

• Verkliga datauppsättningar med en blandning av numeriska och kategoriska data.
• Klassificerings- och regressionsuppgifter inom maskininlärning.
• Hantering av datauppsättningar där kategoriska egenskaper spelar en betydande roll.
• Förenkla processen för funktionsutveckling för strukturerad data.

12. Statsmodeller:

Statsmodels är ett bibliotek för att uppskatta och tolka statistiska modeller, vilket gör det värdefullt för dataanalys och hypotestestning.

Funktioner:

•  
• Tillhandahåller verktyg för att uppskatta och tolka statistiska modeller.
• Stöder olika statistiska analyser, inklusive linjär regression.
• Möjliggör hypotestestning och modelldiagnostik.
• Användarvänlig och tillgänglig för statistisk modellering.

Applikationer:

• Statistisk analys av data för att få insikter och fatta beslut.
• Linjär regressionsanalys för modellering av samband i data.
• Modelltolkning och diagnostik för validering av statistiska modeller.
• Hypotestestning för att dra slutsatser från data och fatta välgrundade beslut.

13. NLTK (Natural Language Toolkit):

NLTK är ett bibliotek fokuserat på naturlig språkbehandling, som tillhandahåller verktyg för textanalys och språkmodellering.

Funktioner:

• Erbjuder verktyg för textbearbetning och tokenisering.
• Stöder naturlig språkbehandling och språkmodellering.
• Omfattande stöd för språkdata och textanalys.
• En aktiv gemenskap och olika resurser för NLP.

Applikationer:

• Textbehandling och tokenisering för språkdata.
• Sentimentanalys för att mäta åsikter från textdata.
• Textklassificering för att kategorisera dokument och innehåll.
• Språkmodellering för applikationer som chatbots och språköversättning.

14. Gensim:

Gensim är ett bibliotek för ämnesmodellering och analys av dokumentlikhet, vilket gör det användbart för innehållsrekommendationer och klustring.

Funktioner:

• Specialiserad på ämnesmodellering och dokumentlikhetsanalys.
• Effektiv för att gruppera och kategorisera textdata.
• Verktyg för innehållsrekommendation och dokumenthämtning.
• Effektiv och skalbar för stora textdatauppsättningar.

Applikationer:

• Ämnesmodellering för att upptäcka dolda teman i textdata.
• Dokumentklustring för att organisera och kategorisera innehåll.
• Motorer för innehållsrekommendationer för personliga upplevelser.
• Dokumentlikhetsanalys för att identifiera relaterade dokument.

15. OpenCV (Open Source Computer Vision Library):

OpenCV är ett kraftfullt datorseendebibliotek som möjliggör bild- och videoanalys för olika applikationer.

Funktioner:

• Omfattande bibliotek för datorseende uppgifter.
• Verktyg för bild- och videoanalys, inklusive objektdetektering.
• Stöd för bildbehandling och funktionsextraktion.
• Används ofta i applikationer som robotik och autonoma fordon.

Applikationer:

• Objektidentifiering och igenkänning i bilder och videor.
• Bildbehandling och manipulation för att förbättra visuell data.
• Ansiktsigenkänning för biometri och säkerhetssystem.
• Automation och analys inom robotik och autonoma system.

16. Handling:

Plotly är ett mångsidigt datavisualiseringsbibliotek som stöder interaktiva grafer och instrumentpaneler för datapresentation.

Funktioner:

• Skapande av interaktiva och visuellt tilltalande datavisualiseringar.
• Stöd för webbaserade instrumentpaneler och interaktiva rapporter.
• Integration med Python, R och andra språk.
• Lämplig för att bygga webbapplikationer med interaktiv data.

Applikationer:

• Bygga interaktiva datapaneler för datautforskning.
• Skapa dynamiska och visuellt tilltalande datapresentationer.
• Webbaserade visualiseringar för onlinerapporter och applikationer.
• Samarbetande datavisualisering för att dela insikter.

17. H2O:

H2O är ett ramverk för maskininlärning som ger ett lättanvänt gränssnitt för att bygga modeller för maskininlärning.

Funktioner:

• Användarvänligt gränssnitt för att bygga maskininlärningsmodeller.
• Stöder automatiserad maskininlärning (autoML) för snabba resultat.
• Verktyg för modellimplementering och integration med datavetenskapliga arbetsflöden.
• Lämplig för både nybörjare och erfarna dataforskare.

Applikationer:

• Bygga och distribuera maskininlärningsmodeller för olika uppgifter.
• Automatiserad maskininlärning (autoML) för snabb modellutveckling.
• Integration med datavetenskapliga arbetsflöden för omfattande analys.
• Modelldistribution för att sätta maskininlärningsmodeller i produktion.

18. Theano:

Theano är ett numeriskt beräkningsbibliotek som låter dig definiera, optimera och utvärdera matematiska uttryck effektivt.

Funktioner:

• Numeriskt beräkningsbibliotek för vetenskaplig beräkning.
• Tillåter definition och optimering av matematiska uttryck.
• Effektiv beräkning för numeriska och matematiska uppgifter.
• Ett inflytelserik bibliotek för djupinlärning och vetenskaplig beräkning.

Applikationer:

• Numeriska beräkningar och matematiska uttryck i forskning.
• Effektiv implementering av algoritmer för djupinlärning.
• Vetenskaplig beräkning och dataanalys med optimerad drift.
• Utveckla anpassade modeller för djupinlärning för specifika applikationer.

19. Profeten:

Prophet är ett prognosverktyg med öppen källkod skapat av Facebook. Det är specialiserat på tidsserieprognoser och är känt för sin användarvänlighet och noggrannhet.

Funktioner:

• Specialiserad på tidsserieprognoser och trendanalys.
• Användarvänligt verktyg för att sätta upp och träna prognosmodeller.
• Stöd för hantering av säsongs- och semestereffekter i data.
• Hög noggrannhet i tidsserieförutsägelser och prognoser.

Applikationer:

• Tidsserieprognoser för affärs- och finansdata.
• Förutsäga trender och mönster i data för att fatta välgrundade beslut.
• Säsongs- och semestertrendanalys för försäljnings- och efterfrågeprognoser.
• Noggrann och tillgänglig prognos för dataanalys.

20. Överraskning:

Surprise är ett Python-bibliotek för att bygga och analysera rekommendationssystem, vilket förenklar processen att skapa personliga rekommendationer.

Funktioner:

• Specialiserad på att bygga och analysera rekommendatorsystem.
• Tillhandahåller algoritmer och verktyg för rekommendationsuppgifter.
• Förenklar processen att hantera interaktionsdata för användarobjekt.
• Stöder skapandet av personliga rekommendationsmotorer.

Applikationer:

• Byggrekommendationssystem för e-handel och innehållsplattformar.
• Skapa personligt anpassade innehållsrekommendationer för användare.
• Hantera interaktionsdata för användarobjekt för förbättrad innehållsleverans.
• Förbättra användarupplevelsen med skräddarsydda rekommendationer.

Slutsats:

Dessa 20 Python-bibliotek täcka ett brett spektrum av maskininlärning och dataanalysbehov. Från numerisk beräkning till djupinlärning och datavisualisering fungerar dessa bibliotek som ovärderliga verktyg för datavetare, analytiker och maskininlärningsentusiaster. Beroende på ditt specifika projekt och dina mål kan du utnyttja dessa bibliotek för att effektivisera ditt arbete och uppnå önskade resultat. Utforska och experimentera med dessa verktyg för att upptäcka hur de kan förbättra din dataanalys och maskininlärning. För att veta mer i detalj kontakt med Carmatec.