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小編給大家分享一下Python學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模塊化中你必須保存的庫,希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲,下面讓我們一起去探討方法吧!
1、Scikit Learn
在沉溺于“深度學(xué)習(xí)”之前,所有人都應(yīng)當(dāng)從使用Scikit Learn來開啟自己的機(jī)器學(xué)習(xí)之旅。Scikit Learn有六大主要模塊,如下:
· 數(shù)據(jù)預(yù)處理
· 維度縮減
· 數(shù)據(jù)回歸
· 數(shù)據(jù)分類
· 數(shù)據(jù)聚類分析
· 模型選擇
只要能用好Scikit Learn,就已經(jīng)算得上是一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家了。
2、Tensorflow
Tensorflow是由谷歌推出的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫。它最受歡迎的功能便是Tensorboard上的數(shù)據(jù)流圖像。
Tensorboard是一個基于網(wǎng)頁自動生成的儀表盤,它將數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)流和結(jié)果進(jìn)行了可視化處理,這一功能對于排錯和展示都十分有用。
3、 PyTorch
PyTorch是由Facebook發(fā)布的一個開源庫,用作Python的公用機(jī)器學(xué)習(xí)框架。與Tensorflow相比,PyTorch的語句更加適用于Python。正因此,學(xué)習(xí)使用PyTorch也更加容易。
作為一個專注于深度學(xué)習(xí)的庫,PyTorch還具有非常豐富的應(yīng)用程序接口函數(shù)和內(nèi)置函數(shù)來協(xié)助數(shù)據(jù)科學(xué)家更加快捷地訓(xùn)練自己的深度學(xué)習(xí)模型。
看完了這篇文章,相信你對Python學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模塊化中你必須保存的庫有了一定的了解,想了解更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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