Python機器學(xué)習(xí)庫和深度學(xué)習(xí)庫總結(jié)

Python機器學(xué)習(xí)庫和深度學(xué)習(xí)庫總結(jié)我們在Github上的貢獻(xiàn)者和提交者之中檢查了用Python語言進(jìn)行機器學(xué)習(xí)的開源項目，并挑選出最受歡迎和最活躍的項目。1.Scikit-learn（重點推薦）

Scikit-learn是基于Scipy為機器學(xué)習(xí)建造的的一個Python模塊，他的特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，GradientBoosting，聚類算法和DBSCAN。而且也設(shè)計出了Pythonnumerical和scientificlibrariesNumpyandScipy2、Keras（深度學(xué)習(xí)）

/fchollet/keras

Keras是基于Theano的一個深度學(xué)習(xí)框架，它的設(shè)計參考了Torch，用Python語言編寫，是一個高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，支持GPU和CPU。3、Lasagne（深度學(xué)習(xí)）

不只是一個美味的意大利菜，也是一個和Keras有著相似功能的深度學(xué)習(xí)庫，但其在設(shè)計上與它們有些不同。4.Pylearn2

Pylearn是一個讓機器學(xué)習(xí)研究簡單化的基于Theano的庫程序。它把深度學(xué)習(xí)和人工智能研究許多常用的模型以及訓(xùn)練算法封裝成一個單一的實驗包，如隨機梯度下降。5.NuPIC

NuPIC是一個以HTM學(xué)習(xí)算法為工具的機器智能平臺。HTM是皮層的精確計算方法。HTM的核心是基于時間的持續(xù)學(xué)習(xí)算法和儲存和撤銷的時空模式。NuPIC適合于各種各樣的問題,尤其是檢測異常和預(yù)測的流數(shù)據(jù)來源。6.Nilearn

Nilearn是一個能夠快速統(tǒng)計學(xué)習(xí)神經(jīng)影像數(shù)據(jù)的Python模塊。它利用Python語言中的scikit-learn工具箱和一些進(jìn)行預(yù)測建模，分類，解碼，連通性分析的應(yīng)用程序來進(jìn)行多元的統(tǒng)計。7.PyBrain

Pybrain是基于Python語言強化學(xué)習(xí)，人工智能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫的簡稱。它的目標(biāo)是提供靈活、容易使用并且強大的機器學(xué)習(xí)算法和進(jìn)行各種各樣的預(yù)定義的環(huán)境中測試來比較你的算法。8.Pattern

Pattern是Python語言下的一個網(wǎng)絡(luò)挖掘模塊。它為數(shù)據(jù)挖掘，自然語言處理，網(wǎng)絡(luò)分析和機器學(xué)習(xí)提供工具。它支持向量空間模型、聚類、支持向量機和感知機并且用KNN分類法進(jìn)行分類。9.Fuel

Fuel為你的機器學(xué)習(xí)模型提供數(shù)據(jù)。他有一個共享如MNIST,CIFAR-10(圖片數(shù)據(jù)集),Google'sOneBillionWords(文字)這類數(shù)據(jù)集的接口。你使用他來通過很多種的方式來替代自己的數(shù)據(jù)。10.Bob

Bob是一個免費的信號處理和機器學(xué)習(xí)的工具。它的工具箱是用Python和C++語言共同編寫的，它的設(shè)計目的是變得更加高效并且減少開發(fā)時間，它是由處理圖像工具,音頻和視頻處理、機器學(xué)習(xí)和模式識別的大量軟件包構(gòu)成的。11.Skdata

Skdata是機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計的數(shù)據(jù)集的庫程序。這個模塊對于玩具問題，流行的計算機視覺和自然語言的數(shù)據(jù)集提供標(biāo)準(zhǔn)的Python語言的使用。12.MILK

MILK是Python語言下的機器學(xué)習(xí)工具包。它主要是在很多可得到的分類比如SVMS,K-NN,隨機森林，決策樹中使用監(jiān)督分類法。它還執(zhí)行特征選擇。這些分類器在許多方面相結(jié)合,可以形成不同的例如無監(jiān)督學(xué)習(xí)、密切關(guān)系金傳播和由MILK支持的K-means聚類等分類系統(tǒng)。13.IEPY

IEPY是一個專注于關(guān)系抽取的開源性信息抽取工具。它主要針對的是需要對大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行信息提取的用戶和想要嘗試新的算法的科學(xué)家。14.Quepy

Quepy是通過改變自然語言問題從而在數(shù)據(jù)庫查詢語言中進(jìn)行查詢的一個Python框架。他可以簡單的被定義為在自然語言和數(shù)據(jù)庫查詢中不同類型的問題。所以，你不用編碼就可以建立你自己的一個用自然語言進(jìn)入你的數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)?，F(xiàn)在Quepy提供對于Sparql和MQL查詢語言的支持。并且計劃將它延伸到其他的數(shù)據(jù)庫查詢語言。15.Hebel

Hebel是在Python語言中對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)的一個庫程序，它使用的是通過PyCUDA來進(jìn)行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的類型的工具而且能提供一些不同的活動函數(shù)的激活功能，例如動力，涅斯捷羅夫動力，信號丟失和停止法。16.mlxtend

它是一個由有用的工具和日常