2021 十大 Python 機器學習庫

Python 之於機器學習，可以說是最為鋒利的武器；而機器學習之於 Python，則有著擴大影響再造輝煌的助力。二者相輔相成，以至於一提到機器學習，人們自然而然的就想到了 Python，雖然有些狹隘，但背後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函式庫，不要錯過哦

TensorFlow

#什麼TensorFlow

如果你目前正在使用Python 進行機器學習項目，那麼必然會聽說過這個流行的開源函式庫TensorFlow

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

TensorFlow 就像一個計算庫，用於編寫涉及大量張量操作的新演算法，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，張量是代表資料的N 維矩陣，是機器學習的重要概念

TensorFlow 的特點

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

響應式建構

使用TensorFlow，我們可以輕鬆地視覺化圖表的每一部分，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組化功能，也為我們提供了獨立製作某些功能的選項

易於訓練

它很容易在CPU 和GPU 上進行訓練以進行分散式運算

#並行神經網路訓練

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，那麼已經有一個龐大的軟體工程師團隊不斷致力於穩定性改進，其開發者社群非常活躍，你不是一個人在戰鬥

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

什麼是Scikit-learn

它是一個與NumPy 和SciPy 相關聯的Python 庫，它被認為是處理複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

無監督學習演算法

產品中的演算法種類繁多，包括聚類、因子分析、主成分分析，無監督神經網路

特徵提取

用於從圖像和文字中提取特徵（例如詞袋）

#Numpy

什麼是Numpy

Numpy 被認為是Python 中最受歡迎的機器學習庫之一

TensorFlow 和其他庫都在內部使用Numpy 對張量執行多項操作，陣列介面是Numpy 最好也是最重要的特性

Numpy 的特點

互動的

Numpy 是可互動的且非常容易使用

#數學計算

可以讓複雜的數學實作變得非常簡單

直覺

#使編碼變得真正容易，並且容易掌握概念

開源

使用廣泛，因此有很多開源貢獻者

Keras

#什麼是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路。 Keras 還提供了一些用於編譯模型、處理資料集、圖形視覺化等最佳實用程式

在後端，Keras 在內部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最受歡迎的神經網絡，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。因為它透過使用後端基礎設施來建立計算圖，然後利用它來執行操作。 Keras 中的所有模型都是可移植的

Keras 的特點

支援 CPU 和 GPU

它可以在 CPU 和 GPU 上流暢運行

模型全面

Keras 支持神經網路的幾乎所有模型—全連接、卷積、池化、循環、嵌入等。此外，這些模型可以組合起來建立更複雜的模型

模組化

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

完全基於Python

Keras 是一個完全基於Python 的框架，易於調試和探索

PyTorch

什麼是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，建立動態計算圖，並自動計算梯度。除此之外，PyTorch 還提供了豐富的API 來解決與神經網路相關的應用程式問題

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

這個Python 機器庫於2017 年推出，自成立以來，該庫越來越受歡迎並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、最佳化和功能

分散式訓練

透過利用對非同步執行集體操作和可從Python 和C 存取的點對點通訊的本機支援來優化研究和生產中的效能

#Python 優先

它被建構為深度整合到Python 中，因此可以與流行的函式庫和套件（例如Cython 和Numba）一起使用

眾多函式庫和工具

活躍的研究人員和開發人員社群建立了豐富的工具和函式庫生態系統，用於擴展PyTorch 並支援從電腦視覺到強化學習等領域的開發

LightGBM

#什麼是LightGBM

Gradient Boosting 是最好且最受歡迎的機器學習函式庫之一，它透過使用重新定義的基本模型（即決策樹）幫助開發人員建立新演算法。因此，有一些特殊的函式庫可用於快速有效地實作此方法

這些函式庫是 LightGBM、XGBoost 和 CatBoost。所有這些庫都是有助於解決常見問題，並且可以以幾乎類似的方式使用

LightGBM 的特點

快速

非常快速的計算確保了高生產效率

直觀

直觀，因此對於使用者非常友好

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 值和其他規範值時不會產生錯誤

#Eli5

##什麼是Eli5

大多數情況下，機器學習模型預測的結果並不準確，而使用Python 建立的Eli5 機器學習庫有助於克服這個問題。它結合了可視化和調試所有機器學習模型並追蹤演算法的所有工作步驟

Eli5 的特點

Eli5 也支援許多庫，例如XGBoost、lightning、scikit-learn 和sklearn-crfsuite等等

SciPy

#什麼是SciPy

SciPy 是一個面向應用程式開發人員和工程師的機器學習庫。 SciPy 函式庫包含用於最佳化、線性代數、積分和統計的模組

SciPy 的特性

SciPy 函式庫的主要特點是它是使用NumPy 開發的，它的陣列最大限度地利用了NumPy

此外，SciPy 使用其特定的子模組提供所有高效的數值例程，例如最佳化、數值積分和許多其他程式

SciPy 的所有子模組中的所有功能都有很好的文檔記錄

Theano

#什麼是Theano

Theano 是Python 中用於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 還可以用於類似於TensorFlow 的分佈式或平行環境

Theano 的特點

與NumPy 緊密整合

能夠在Theano 編譯的函數中使用完整的NumPy 陣列

高效的使用GPU

#執行資料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，也可以得到log(1 x) 的正確答案。當然這只是展示 Theano 穩定性的範例之一

動態C 程式碼產生

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

#什麼是Pandas

##Pandas 是Python 中的機器學習庫，提供高階資料結構和各種分析工具。這個函式庫的一大特點是能夠使用一兩個指令來轉換複雜的資料操作。 Pandas 具有許多用於分組、組合資料和過濾的內建方法，以及時間序列功能

Pandas 的特點

Pandas 使得操作資料的整個過程變得更加容易，對重新索引、迭代、排序、聚合、連接和視覺化等操作的支援是Pandas 的功能亮點之一

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