Python 之于機器學習，可以說是最為鋒利的武器；而機器學習之于 Python，則有著擴大影響再造輝煌的助力。二者相輔相成，以至于一提到機器學習，人們自然而然的就想到了 Python，雖然有些狹隘，但是背后也有其存在的必然性！

今天我們就來介紹2021年最為重要的10個 Python 機器學習相關的第三方庫，不要錯過哦

TensorFlow

什么 TensorFlow

如果你目前正在使用 Python 進行機器學習項目，那么必然會聽說過這個流行的開源庫 TensorFlow

該庫由 Google 與 Brain Team 合作開發，TensorFlow 幾乎是所有 Google 機器學習應用程序的一部分

TensorFlow 就像一個計算庫，用于編寫涉及大量張量操作的新算法，因為神經網絡可以很容易地表示為計算圖，它們可以使用 TensorFlow 作為對張量的一系列操作來實現。另外，張量是代表數據的 N 維矩陣，是機器學習的重要概念

TensorFlow 的特點

TensorFlow 針對速度進行了優化，它利用 XLA 等技術進行快速線性代數運算

響應式構造

使用 TensorFlow，我們可以輕松地可視化圖表的每一部分，而這在使用 Numpy 或 SciKit 時是不太可能的

靈活

Tensorflow 非常重要的功能之一是它的可操作性非常靈活，這意味著它具有很高的模塊化功能，并且也為我們提供了獨立制作某些功能的選項

易于訓練

它很容易在 CPU 和 GPU 上進行訓練以進行分布式計算

并行神經網絡訓練

從某種意義上說，TensorFlow 提供了流水線，我們可以在多個 GPU 上訓練多個神經網絡，這使得模型在大規模系統上非常高效

龐大的活躍社區

因為它是由谷歌開發的，那么已經有一個龐大的軟件工程師團隊不斷致力于穩定性改進，其開發者社區非?；钴S，你不是一個人在戰斗

開源

這個機器學習庫最好的一點是它是開源的，所以只要有互聯網網絡，任何人就都可以使用它

Scikit-Learn

什么是 Scikit-learn

它是一個與 NumPy 和 SciPy 相關聯的 Python 庫，它被認為是處理復雜數據的最佳庫之一

在這個庫中進行了很多優化改動，其中一項是交叉驗證功能，提供了使用多個指標的能力。許多訓練方法，如邏輯回歸和最近鄰，都得到了一些小的改進與優化

Scikit-Learn 的特點

交叉驗證

有多種方法可以檢查監督模型在未見數據上的準確性

無監督學習算法

產品中的算法種類繁多，包括聚類、因子分析、主成分分析，無監督神經網絡

特征提取

用于從圖像和文本中提取特征（例如詞袋）

Numpy

什么是 Numpy

Numpy 被認為是 Python 中最流行的機器學習庫之一

TensorFlow 和其他庫都在內部使用 Numpy 對張量執行多項操作，數組接口是 Numpy 最好也是最重要的特性

Numpy 的特點

交互的

Numpy 是可交互的且非常易于使用

數學計算

可以使復雜的數學實現變得非常簡單

直觀

使編碼變得真正容易，并且容易掌握概念

開源

使用廣泛，因此有很多開源貢獻者

Keras

什么是 Keras

Keras 被認為是 Python 中最酷的機器學習庫之一，它提供了一種更簡單的機制來表達神經網絡。Keras 還提供了一些用于編譯模型、處理數據集、圖形可視化等最佳實用程序

在后端，Keras 在內部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神經網絡，如 CNTK。當我們將 Keras 與其他機器學習庫進行比較時，它的速度相對較慢。因為它通過使用后端基礎設施創建計算圖，然后利用它來執行操作。Keras 中的所有模型都是可移植的

Keras 的特點

支持 CPU 和 GPU

它可以在 CPU 和 GPU 上流暢運行

模型全面

Keras 支持神經網絡的幾乎所有模型——全連接、卷積、池化、循環、嵌入等。此外，這些模型可以組合起來構建更復雜的模型

模塊化

Keras 本質上是模塊化的，具有令人難以置信的表現力、靈活性和創新性研究能力

完全基于 Python

Keras 是一個完全基于 Python 的框架，易于調試和探索

PyTorch

什么是 PyTorch

PyTorch 是最大的機器學習庫，允許開發人員在 GPU 加速的情況下執行張量計算，創建動態計算圖，并自動計算梯度。除此之外，PyTorch 還提供了豐富的 API 來解決與神經網絡相關的應用程序問題

這個機器學習庫基于 Torch，它是一個用 C 語言實現的開源機器庫，并在 Lua 中進行了封裝

這個 Python 機器庫于 2017 年推出，自成立以來，該庫越來越受歡迎并吸引了越來越多的機器學習開發人員

PyTorch 的特點

混合前端

新的混合前端在 Eager 模式下提供易用性和靈活性，同時無縫過渡到圖形模式以在 C++ 運行時環境中實現速度、優化和功能

分布式訓練

通過利用對異步執行集體操作和可從 Python 和 C++ 訪問的點對點通信的本機支持來優化研究和生產中的性能

Python 優先

它被構建為深度集成到 Python 中，因此可以與流行的庫和包（例如 Cython 和 Numba）一起使用

眾多庫和工具

活躍的研究人員和開發人員社區建立了豐富的工具和庫生態系統，用于擴展 PyTorch 并支持從計算機視覺到強化學習等領域的開發

LightGBM

什么是 LightGBM

Gradient Boosting 是最好和最受歡迎的機器學習庫之一，它通過使用重新定義的基本模型（即決策樹）幫助開發人員構建新算法。因此，有一些特殊的庫可用于快速有效地實現此方法

這些庫是 LightGBM、XGBoost 和 CatBoost。所有這些庫都是有助于解決常見問題，并且可以以幾乎類似的方式使用

LightGBM 的特點

快速

非?？焖俚挠嬎愦_保了高生產效率

直觀

直觀，因此對于用戶非常友好

訓練更快

有比許多其他深度學習庫更快的訓練速度

容錯

考慮 NaN 值和其他規范值時不會產生錯誤

Eli5

什么是 Eli5

大多數情況下，機器學習模型預測的結果并不準確，而使用 Python 構建的 Eli5 機器學習庫有助于克服這一問題。它結合了可視化和調試所有機器學習模型并跟蹤算法的所有工作步驟

Eli5 的特點

Eli5 還支持很多庫，例如 XGBoost、lightning、scikit-learn 和 sklearn-crfsuite 等

SciPy

什么是 SciPy

SciPy 是一個面向應用程序開發人員和工程師的機器學習庫。SciPy 庫包含用于優化、線性代數、積分和統計的模塊

SciPy 的特點

SciPy 庫的主要特點是它是使用 NumPy 開發的，它的數組最大限度地利用了 NumPy

此外，SciPy 使用其特定的子模塊提供所有高效的數值例程，如優化、數值積分和許多其他程序

SciPy 的所有子模塊中的所有功能都有很好的文檔記錄

Theano

什么是 Theano

Theano 是 Python 中用于計算多維數組的計算框架機器學習庫。Theano 的工作原理與 TensorFlow 類似，但不如 TensorFlow 高效，因此它無法適應生產環境

此外，Theano 還可以用于類似于 TensorFlow 的分布式或并行環境

Theano 的特點

與 NumPy 緊密集成

能夠在 Theano 編譯的函數中使用完整的 NumPy 數組

高效的使用 GPU

執行數據密集型計算的速度比在 CPU 上快得多

高效的符號微分

Theano 可以為具有一個或多個輸入的函數求導

速度和穩定性優化

即使 x 非常小，也可以獲得 log(1+x) 的正確答案。當然這只是展示 Theano 穩定性的示例之一

動態 C 代碼生成

比以往更快地評估表達式，從而大大提高效率

廣泛的單元測試和自我驗證

檢測和診斷模型中的多種類型的錯誤和歧義

Pandas

什么是 Pandas

Pandas 是 Python 中的機器學習庫，提供高級數據結構和各種分析工具。這個庫的一大特點是能夠使用一兩個命令來轉換復雜的數據操作。Pandas 具有許多用于分組、組合數據和過濾的內置方法，以及時間序列功能

Pandas 的特點

Pandas 使得操作數據的整個過程變得更加容易，對重新索引、迭代、排序、聚合、連接和可視化等操作的支持是 Pandas 的功能亮點之一

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