总结Python常用的机器学习库-Tutorial Python-php.cn

Python在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。

这篇文章就列举并描述Python的最有用的机器学习工具和库。这个列表中，我们不要求这些库是用Python写的，只要有Python接口就够了。

我们的目的不是列出Python中所有机器学习库(搜索“机器学习”时Python包索引(PyPI)返回了139个结果)，而是列出我们所知的有用并且维护良好的那些。

另外，尽管有些模块可以用于多种机器学习任务，我们只列出主要焦点在机器学习的库。比如，虽然Scipy1包含一些聚类算法，但是它的主焦点不是机器学习而是全面的科学计算工具集。因此我们排除了Scipy(尽管我们也使用它!)。

另一个需要提到的是，我们同样会根据与其他科学计算库的集成效果来评估这些库，因为机器学习(有监督的或者无监督的)也是数据处理系统的一部分。如果你使用的库与数据处理系统其他的库不相配，你就要花大量时间创建不同库之间的中间层。在工具集中有个很棒的库很重要，但这个库能与其他库良好集成也同样重要。

如果你擅长其他语言，但也想使用Python包，我们也简单地描述如何与Python进行集成来使用这篇文章列出的库。

Scikit-Learn

Scikit Learn7是我们在CB Insights选用的机器学习工具。我们用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。

我们最爱的一点是它拥有易用的一致性API，并提供了**很多**开箱可用的求值、诊断和交叉验证方法(是不是听起来很熟悉?Python也提供了“电池已备(译注：指开箱可用)”的方法)。锦上添花的是它底层使用Scipy数据结构，与Python中其余使用Scipy、Numpy、Pandas和Matplotlib进行科学计算的部分适应地很好。

因此，如果你想可视化分类器的性能(比如，使用精确率与反馈率(precision-recall)图表，或者接收者操作特征(Receiver Operating Characteristics，ROC)曲线)，Matplotlib可以帮助进行快速可视化。

考虑到花在清理和构造数据的时间，使用这个库会非常方便，因为它可以紧密集成到其他科学计算包上。

另外，它还包含有限的自然语言处理特征提取能力，以及词袋(bag of words)、tfidf(Term Frequency Inverse Document Frequency算法)、预处理(停用词/stop-words，自定义预处理，分析器)。

此外，如果你想快速对小数据集(toy dataset)进行不同基准测试的话，它自带的数据集模块提供了常见和有用的数据集。你还可以根据这些数据集创建自己的小数据集，这样在将模型应用到真实世界中之前，你可以按照自己的目的来检验模型是否符合期望。对参数最优化和参数调整，它也提供了网格搜索和随机搜索。

如果没有强大的社区支持，或者维护得不好，这些特性都不可能实现。我们期盼它的第一个稳定发布版。

Statsmodels

Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析。如果你想拟合线性模型、进行统计分析，或者预测性建模，那么Statsmodels非常适合。它提供的统计测试相当全面，覆盖了大部分情况的验证任务。

如果你是R或者S的用户，它也提供了某些统计模型的R语法。它的模型同时也接受Numpy数组和Pandas数据帧，让中间数据结构成为过去!

PyMC

PyMC是做**贝叶斯曲线**的工具。它包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。如果想进行贝叶斯分析，你应该看看。

Shogun

Shogun1是个聚焦在支持向量机(Support Vector Machines, SVM)上的机器学习工具箱，用C++编写。它正处于积极开发和维护中，提供了Python接口，也是文档化最好的接口。但是，相对于Scikit-learn，我们发现它的API比较难用。而且，也没提供很多开箱可用的诊断和求值算法。但是，速度是个很大的优势。

Gensim

Gensim被定义为“人们的主题建模工具(topic modeling for humans)”。它的主页上描述，其焦点是狄利克雷划分(Latent Dirichlet Allocation， LDA)及变体。不同于其他包，它支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起。

如果你的领域在NLP，并想进行聚集和基本的分类，你可以看看。目前，它们引入了Google的基于递归神经网络(Recurrent Neural Network)的文本表示法word2vec。这个库只使用Python编写。

Orange

Orange是这篇文章列举的所有库中唯一带有图形用户界面(Graphical User Interface，GUI)的。对分类、聚集和特征选择方法而言，它是相当全面的，还有些交叉验证的方法。在某些方面比Scikit-learn还要好(分类方法、一些预处理能力)，但与其他科学计算系统(Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas)的适配上比不上Scikit-learn。

但是，包含GUI是个很重要的优势。你可以可视化交叉验证的结果、模型和特征选择方法(某些功能需要安装Graphviz)。对大多数算法，Orange都有自己的数据结构，所以你需要将数据包装成Orange兼容的数据结构，这使得其学习曲线更陡。

PyMVPA

PyMVPA是另一个统计学习库，API上与Scikit-learn很像。包含交叉验证和诊断工具，但是没有Scikit-learn全面。

深度学习

尽管深度学习是机器学习的一个子节，我们在这里创建单独一节的原因是，它最新吸引了Google和Facebook人才招聘部门的很多注意。

Theano

Theano是最成熟的深度学习库。它提供了不错的数据结构(张量，tensor)来表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似。需要注意的是，它的API可能不是很直观，用户的学习曲线会很高。有很多基于Theano的库都在利用其数据结构。它同时支持开箱可用的GPU编程。

PyLearn

还有另外一个基于Theano的库，PyLearn2，它给Theano引入了模块化和可配置性，你可以通过不同的配置文件来创建神经网络，这样尝试不同的参数会更容易。可以说，如果分离神经网络的参数和属性到配置文件，它的模块化能力更强大。

Decaf

Decaf是最近由UC Berkeley发布的深度学习库，在Imagenet分类挑战中测试发现，其神经网络实现是很先进的(state of art)。

Nolearn

如果你想在深度学习中也能使用优秀的Scikit-learn库API，封装了Decaf的Nolearn会让你能够更轻松地使用它。它是对Decaf的包装，与Scikit-learn兼容(大部分)，使得Decaf更不可思议。

OverFeat

OverFeat是最近猫vs.狗(kaggle挑战)4的胜利者，它使用C++编写，也包含一个Python包装器(还有Matlab和Lua)。通过Torch库使用GPU，所以速度很快。也赢得了ImageNet分类的检测和本地化挑战。如果你的领域是计算机视觉，你可能需要看看。

Hebel

Hebel是另一个带有GPU支持的神经网络库，开箱可用。你可以通过YAML文件(与Pylearn2类似)决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，可以快速地运行模型。由于开发不久，就深度和广度上说，文档很匮乏。就神经网络模型来说，也是有局限的，因为只支持一种神经网络模型(正向反馈，feed-forward)。

但是，它是用纯Python编写，将会是很友好的库，因为包含很多实用函数，比如调度器和监视器，其他库中我们并没有发现这些功能。