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十大开发必备的Python库,让机器学习更简单

日期:2019-10-09 来源: 评论:

[摘要]ID:weixin51cto如今,Python已是流行、且使用广泛的编程语言之一,它已经取代了业界许多编程语言。Python备受开发人员欢迎的一项主要原因是,它能够为用户提供大量可供使用的库集合。在本文中,我们将和您讨论Python中的一些...……

ID:weixin51cto

如今,Python已是流行、且使用广泛的编程语言之一,它已经取代了业界许多编程语言。Python备受开发人员欢迎的一项主要原因是,它能够为用户提供大量可供使用的库集合。

在本文中,我们将和您讨论Python中的一些库。开发人员可以使用它们来编写、清理和表示数据,并且能够在现有的各种应用程序中实现机器学习的效果。它们分别是:

TensorFlow

Scikit-Learn

NumPy

Keras

PyTorch

LightGBM

SciPy

Theano

Pandas

01

TensorFlow

什么是TensorFlow?

如果您目前正在使用Python进行机器学习项目开发的话,那么您一定听说过TensorFlow这一流行的开源库。它是由Google与Brain Team合作开发而成,主要用于机器学习类应用的开发。

TensorFlow的工作方式类似于编写大量涉及张量(tensor)操作的新的算法库。由于神经网络可以很容易地被表示为计算图形,因此它们可以使用TensorFlow,来作为张量上的一系列操作予以实现。此处,张量表示为数据的N维矩阵。

TensorFlow的特点

TensorFlow针对速度进行了优化。它利用XLA等技术,实现了快速线性代数的运算。

(1)响应式构建

使用TensorFlow,我们可以轻松地可视化图形的每一个部分。而下面将要提到的NumPy或SciKit则无此选项。

(2)灵活

由于具有模块化的特点,因此Tensorflow在功能上具有灵活的可操作性,用户可以只选用其需要的独立部分。

(3)易于训练

它可以通过CPU和GPU的训练方式,轻松地实现分布式计算。

(4)并行神经网络训练

由于TensorFlow提供了流水线式的操作,因此从某种意义上说,您可以训练多个神经网络和多个GPU。这对于大规模系统上的模型来说是非常高效的。

(5)大型社区

毋庸置疑,由于是Google开发的,因此一大批软件工程师会持续致力于其稳定性的改进。

(6)开源

由于是开源的,因此只要有互联网的连接,任何人都可以使用到它。

TensorFlow的接受度

大家所熟悉的Google语音搜索、以及Google相册等应用都是由TensorFlow库所开发的。虽然由TensorFlow所创建的库集合都是用C和C++编写的,但是它拥有一个复杂的Python前端。因此,您的Python代码将会被它所编译,然后再由C和C ++构建的TensorFlow分布式引擎所执行。

02

Scikit-Learn

什么是Scikit-Learn?

它是一个与NumPy和SciPy相关联的Python库,被认为是处理复杂数据的Python库之一。Scikit-Learn有很多改进版本,其中的一种是通过交叉验证的功能,以及提供多个参数指标,来改进诸如逻辑回归、以及最近邻居等多种训练的方法。

Scikit-Learn的特点

(1)交叉验证:它提供许多方法来检查、监督模型对于不可见数据的准确性。

(2)无监督学习算法:同样,它也提供包括聚类、因子分析、主成分分析、以及无监督神经网络等的大量算法。

(3)特征提取:能够被用于从图像和文本中提取特征(例如,Bag of words)。

(4)Scikit-Learn的接受度

它包含了大量可用于实现标准机器学习、以及数据挖掘任务的算法。例如:降低维度、分类、回归、聚类和模型选择等。

03

NumPy

什么是NumPy?

NumPy被认为是Python中受欢迎的机器学习库之一。TensorFlow和其他库在内部都会使用NumPy来执行多种操作。其中,数组接口是NumPy好用、也是重要的功能之一。

NumPy特点

交互式:NumPy具有强交互性、且易于被使用。

数学性:通过复杂的数学,将实现变得非常简单。

直观:能够将编码、及概念变得简单易懂。

强交互性:由于得到了广泛的使用,因此它获得了更多的开源贡献。

NumPy的接受度

NumPy库接口可以被用于将图像、声波、以及其他二进制原始流,表达为N维实数数组。为了更好地将其用于机器学习,全栈工程师有必要对其深入了解。

04

Keras

什么是Keras?

Keras被认为是酷炫的机器学习类Python库之一。它提供了一种更容易表达神经网络的机制。同时,Keras还提供了一些可用于编译模型、处理数据集、图形可视化等方面的工具。

Keras在后端内部使用的是Theano或TensorFlow。它可以被用在诸如CNTK之类的各种流行的神经网络上。与其他机器学习类型的库相比,由于Keras通过使用后端的基础架构来创建计算图形,因此其后续的执行操作相对较慢。另外,Keras的所有模型都是可被移植的。

Keras的特点

Keras在CPU和GPU上都能够顺利地运行。

Keras几乎支持神经网络中的所有模型,包括:完全连接、卷积、汇集、循环、嵌入等。此外,这些模型也可以被组合起来构建更为复杂的模型。

Keras的模块化特性,具有非凡的表现力、灵活性,且适合于创新类研究。

Keras是一个完全基于Python的框架,开发人员可以轻松进行各种调试。

Keras的接受度

如今,诸如Netflix、Uber、Yelp、Instacart、Zocdoc、以及Square等众多网站都使用到了Keras构建的交互性功能。许多初创型公司都愿意在其产品核心中用到Keras所提供的深度学习技术。

Keras包含了许多神经网络常用的构建模块,例如:各个层、对象、激活函数、优化器、以及一系列可供处理图像与文本数据工具。

此外,它还提供了许多预处理数据的集合、以及预训练的模型,其中包括:MNIST、VGG、Inception、SqueezeNet、以及ResNet等。

在接受程度上,Keras是排名第二的,被深度学习研究人员所喜爱的Python库。一些大型科学组织,特别是CERN和NASA的研究人员,都会用到Keras。

05

PyTorch

什么是PyTorch?

PyTorch是一个大型的机器学习库,它允许开发人员通过GPU加速,来执行张量计算、创建动态计算图、并自动计算出梯度。此外,PyTorch还提供了丰富的API,可用于解决与神经网络相关的应用问题。

基于Torch的PyTorch是一个用C语言实现的开源机器学习库。当然,它也带有Lua的包装器。

PyTorch的特点

(1)混合前端

新的混合前端在eager模式下,保证了易用性和灵活性。在被无缝地转换到graph模式后,它能够在C++的运行环境中保证速度、优化和相应的功能。

(2)分布式训练

得益于Python和C++能够访问到对等式通信的优点,它能够对集合式操作和异步执行提供原生的支持,并且能够优化研究、以及生产环境中的性能。

(3)Python优先

PyTorch并非是一种Python绑定的单体式(monolithic)C++框架。它是为深入地集成到Python中而构建的。因此它可以与各种流行的库、以及Cython和Numba等软件包一同使用。

(4)库和工具

由活跃的研究人员与开发人员所构成的社区,实现了一个丰富的工具与库的生态系统。该系统可以被用于扩展PyTorch、并支持从计算机视觉到强化学习等领域的开发。

PyTorch的接受度

PyTorch由Facebook的人工智能研究小组所开发,主要被用于自然语言处理等应用,例如,Uber的Pyro软件就将它用到了概率编程上。

如今,PyTorch在许多方面都超越了TensorFlow,并且持续引起了更多的关注。

06

LightGBM

什么是LightGBM?

Gradient Boosting是目前好用且流行的机器学习库之一。它通过使用重新定义的基本模型与决策树,来帮助开发人员构建新的算法。它所提供的LightGBM、XGBoost和CatBoost等特殊库,有助于解决常见的各种问题。

LightGBM的特点

(1)高速的计算能力,确保了较高的生产率。

(2)界面直观,且对用户友好。

(3)训练的速度比其他深度学习库要快。

(4)在计算NaN值和其他规范值时,不容易产生错误。

LightGBM的接受度

由于具有高度可扩展性、能够优化和快速实现梯度增强,因此LightGBM备受机器学习开发人员,特别是全栈工程师的欢迎。

07

Eli5

什么是Eli5?

大多数情况下,机器学习模型的预测结果并不太准确,而Eli5内置Python的机器学习库却有助于克服这一点。它是对所有机器学习模型的可视化和调试的组合,并且能够跟踪某个算法的所有步骤。

Eli5的特点

此外,Eli5能够支持XGBoost、lighting、scikit-learn和sklearn-crfsuite等其他库,并且可以实现它们不同的任务。

Eli5的接受度

适用于需要在短时间内进行大量计算的数学应用程序。

在与其他Python包存在依赖关系时,Eli5能够起到重要的作用。

能够在各个领域实施传统的应用程序、以及更新的方法。

08

SciPy

什么是SciPy?

SciPy是一个面向应用程序开发人员和工程师的机器学习库。与SciPy堆栈不同,SciPy库包含了用于优化、线性代数、积分和统计的模块。

SciPy的特点

SciPy库的主要特点是使用到了NumPy来进行开发,因此它的数组充分利用了NumPy的特点。此外,SciPy提供了诸如优化、数值积分和其他特定的子模块。这些所有子模块里的所有功能都有着详细配套的文档。

SciPy的接受度

由于SciPy是一个使用NumPy来解决数学函数的库,因此SciPy采用NumPy数组作为基本的数据结构,并附带了用于科学编程的各种常用任务模块。

SciPy可以轻松地处理包括:线性代数、积分(微积分)、常微分方程求解、以及信号处理在内的各项任务。

09

Theano

什么是Theano?

Theano是一个在Python中可用于计算多维数组的机器学习类框架库。Theano的工作方式类似于TensorFlow,但是其效率不及TensorFlow,因此不太适合生产环境。不过,与TensorFlow类似,Theano也可以被用于分布式或并行的环境之中。

Theano的特点

(1)与NumPy紧密集成 - 用户能够在Theano所编译的函数中完整地使用到NumPy数组。

(2)透明地使用GPU - 执行数据密集型计算比在CPU上更快。

(3)高效的符号区分 - Theano通过一个或多个输入,为您的函数提供衍生工具。

(4)速度和稳定性优化 - 即使x非常小,也能获得正确的log(1+x)的答案。

(5)生成动态C语言代码 - 评估表达式的速度更快更高效。

(6)广泛的单元测试和自我验证 – 能够检测和诊断模型中的多种类型错误。

Theano的接受度

由于Theano表达式的实际语法,仅在抽象意义上定义、编译了后续的实际计算,因此它对于习惯了正常软件开发的初学者来说,并不太合适。不过,在被专门用于处理深度学习时,它使用到了大型神经网络算法所需的各种计算类型。另外,由于早在2007年就被开发出来了,因此Theano被认为是深度学习研究和开发的行业标准。

我们乐观地估计,Theano的受欢迎程度会随着时间的推移而增长。

10

Pandas

什么是Pandas?

Pandas也是一种Python类机器学习库,它提供了高级的数据结构和各种分析类工具。Pandas库重要的一个特性是:能够使用一个或两个命令,将复杂的操作与数据进行转换。Pandas有许多内置的分组方法,其中包括:数据、过滤以及时间序列功能。

Pandas的特点

Pandas能够让我们操作数据的整个过程更加容易。Pandas的功能主要包括:支持重新索引、迭代、排序、聚合、连接、以及可视化等操作。

Pandas的接受度

目前,Pandas库的各种发布版主要集中在错误修复、增强功能和API修改等方面。Pandas的最近一次改进,能够让它实现对于数据的分组与排序。它能够为应用选择适合的输出方法,并为执行各种自定义类型的操作提供支持。用户在使用Pandas与其他库工具一同进行数据分析时,能够获取较高的性能与灵活性。

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