python机器学习库怎么使用

python 机器学习 用什么库~

使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动，无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库，可以直接拿来使用，常见的机器学习库如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。
Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。其中集成了大量分类、回归、聚类功能，包括支持向量机、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。
2、Orange3
Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。它包含一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有一个良好的用户界面，同时也可以作为Python的一个模块使用。
用户可通过数据可视化进行数据分析，包含统计分布图、柱状图、散点图，以及更深层次的决策树、分层聚簇、热点图、MDS等，并可使用它自带的各类附加功能组件进行NLP、文本挖掘、构建网络分析等。
3、XGBoost
XGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库，因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。XGBoost支持并行处理，比起同样实现了梯度提升算法的Scikit-Learn库，其性能提升10倍以上。XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。
4、NuPIC
NuPIC是专注于时间序列的一个机器学习平台，其核心算法为HTM算法，相比于深度学习，其更为接近人类大脑的运行结构。HTM算法的理论依据主要是人脑中处理高级认知功能的新皮质部分的运行原理。NuPIC可用于预测以及异常检测，使用面非常广，仅要求输入时间序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一个机器学习工具包。Milk注重提升运行速度与降低内存占用，因此大部分对性能敏感的代码都是使用C++编写的，为了便利性在此基础上提供Python接口。重点提供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。

建议从阅读优秀开源项目的源码开始，梳理代码结构边阅读边写注释，看看别人是怎么实现的。
推荐mlpack，一个纯C++的机器学习库，同时理论基础要跟进，光靠一本《C++ Primer 5th》就想写机器学习库还远远远远远的很，并且一个前沿领域可用性高的第三方库，往往都是一群老司机智慧的结晶。

1. Scikit-learn（重点推荐）
www .github .com/scikit-learn/scikit-learn
Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy2、Keras（深度学习）
https://github.com/fchollet/keras
Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。
3、Lasagne（深度学习）
不只是一个美味的意大利菜，也是一个和Keras有着相似功能的深度学习库，但其在设计上与它们有些不同。
4.Pylearn2
www .github .com/lisa-lab/pylearn2
Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。它把深度学习和人工智能研究许多常用的模型以及训练算法封装成一个单一的实验包，如随机梯度下降。
5.NuPIC
www .github .com/numenta/nupic
NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。
6. Nilearn
www .github .com/nilearn/nilearn
Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模，分类，解码，连通性分析的应用程序来进行多元的统计。
7.PyBrain
www .github .com/pybrain/pybrain
Pybrain是基于Python语言强化学习，人工智能，神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。
8.Pattern
www .github .com/clips/pattern
Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。
9.Fuel
www .github .com/mila-udem/fuel
Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Google's One Billion Words (文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。
10.Bob
www .github .com/idiap/bob
Bob是一个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。
11.Skdata
www .github .com/jaberg/skdata
Skdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题，流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。
12.MILK
www .github .com/luispedro/milk
MILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林，决策树中使用监督分类法。 它还执行特征选择。 这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。
13.IEPY
www .github .com/machinalis/iepy
IEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。
14.Quepy
www .github .com/machinalis/quepy
Quepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以，你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。
现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。
15.Hebel
www .github .com/hannes-brt/hebel
Hebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序，它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能，例如动力，涅斯捷罗夫动力，信号丢失和停止法。
16.mlxtend
www .github .com/rasbt/mlxtend
它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。
17.nolearn
www .github .com/dnouri/nolearn
这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
18.Ramp
www .github .com/kvh/ramp
Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。
19.Feature Forge
www .github .com/machinalis/featureforge
这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API，来创建和测试机器学习功能。
这个库程序提供了一组工具，它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时，你会感觉到受到了很大的帮助。（虽然这只能在你有不同的算法时起作用。）20.REP
www .github .com/yandex/rep
REP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。
它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。
21.Python 学习机器样品
www .github .com/awslabs/machine-learning-samples用亚马逊的机器学习建造的简单软件收集。
22.Python-ELM
www .github .com/dclambert/Python-ELM
这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。
23.gensim
主题模型python实现
Scalable statistical semantics
Analyze plain-text documents for semantic structureRetrieve semantically similar documents

1.Pipenv
Pipenv是Kenneth Reitz的业余项目，旨在将其他软件包整合到Python里。它不需要安装virtualenv, virtualenvwrapper，不用管理requirements.txt文件，并且不用确保依赖版本的可复现性。通过Pipenv，你可以在Pipfile中指定依赖项。该工具可生成一个Pipfile.lock文件，使你的构建更具确定性，避免产生难以查找的Bug。
2.PyTorch
PyTorch是Facebook深度学习框架，源于Torch框架，同时改善了Torch框架，基于python语言，由于实现了动态计算图范式，PyTorch已经成为众多研究人员的首选框架之一，可以计算梯度，而且非常快，可扩展性强。
3.Caffe2
Caffe2支持分布式训练、部署，新的CPU和支持CUDA的硬件。PyTorch可能更适合做研究，而Caffe2更加适合大规模部署，就像在Facebook上看到的那样。另外，你可以在PyTorch里构建并训练模型，同时用Caffe2部署。
4.Pendulum
Pendulum的优势之一在于，它是Python标准datetime替代品，因此你可以轻松地将其与现有的代码集成，并且在你需要的时候才使用它的功能。Pendulum的作者特别注意时间分区的处理，默认在每个实例中时间分区是可用的，并且以UTC计时。你也可以获得扩展timedelta来简化datetime的计算。
5.Dash
Dash是一个可构建Web应用，尤其是数据可视化Web应用的纯Python开源库。它建立在Flask、Plotly和 React之上，并提供这几个框架的函数抽象接口，从而开发者不必学习这些框架，高效开发。这些应用程序可在浏览器和移动设备中使用。
6.PyFlux
PyFlux是专门针对时间序列开发的Python开源库。时间序列研究是统计学和经济学的子领域，其目的是用于描述时间序列的行为，同时也预测时序未来的行为状态。
7.Fire
Fire是一个开源库，可以为任何Python项目自动生成一个命令行界面。你几乎不需要编写任何代码或者文档，你只需要调用一个Fire方法并把它传递给你想要的命令行界面：一个函数、一个对象、一个类、一个库，甚至不传递任何参数。
8.imbalanced-learn
imbalanced-learn是一个Python库，它提供了相关的技术来解决数据不平衡的问题。另外，它和scikit-learn兼容，并且是scikit-learn-contrib项目的一部分，非常有用。
9.FlashText
FlashText证明了算法和数据结构设计的重要性，即使对于简单的问题，更好的算法也能够轻松超越在快 CPU上运行的朴素实现。
10.Luminoth
Luminoth是一个用TensorFlow和Sonnet构建的开源的计算机视觉Python工具包。它可直接支持物体检测，背后支持的模型是Faster R-CNN。

---

python机器学习库怎么使用视频