Благодаря своей простоте и повышенной эффективности Python становится очень популярным языком в отрасли. Эта популярность заставила разработчиков создавать множество библиотек Python для машинного обучения (машинное обучение, если вы новичок в этом). Принцип работы библиотеки заключается в том, что специалистам по данным не нужно тратить много времени на отладку своего кода, и они могут определить, какая библиотека лучше всего подходит для предпринятого проекта. Фактически, многие из этих библиотек используются в наших собственных программах python и data science.
Библиотека действует как набор функций, которые позволяют выполнять множество действий без необходимости написания кода. Некоторые из лучших библиотек Python для машинного обучения приведены ниже:
NumPy
NumPy расшифровывается как Numerical Python, который является одним из самых фундаментальных стеков, созданных для научных вычислений. Это в основном используется для больших вычислительных функций, включающих многомерные массивы и матрицы. Он также обеспечивает векторизацию математических операций, которые повышают скорость и эффективность вычислений.
Тензорный поток
Tensorflow — это библиотека Python с открытым исходным кодом, разработанная Google, и все приложения Google используют Tensorflow для целей машинного обучения. Он работает как вычислительная среда, включающая алгоритмы, содержащие множество тензорных операций. Тензоры — это N-мерные матрицы, представляющие данные.
SciPy
SciPy в основном используется в области инженерии и науки. Его важной особенностью является то, что он основан на NumPy и, таким образом, его возможности в значительной степени расширены. Его основные функции включают решение алгебры, вероятности и интегрального исчисления.
Панды
Pandas — идеальная библиотека Python, в то время как…
Первоначально опубликовано на сайте byteacademyindia.co 22 ноября 2018 г.
