github上有哪些开源的python机器学习(如何搭建python机器学习环境)

原创 程序编程代写  2021-09-21 18:21:46  阅读 10 次 评论 0 条
摘要:

github上有哪些开源的python机器学习1。Scikit-学习Scikit-learn是一个基于Scipy为机器学习而构建的Python模块。其特点是支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、随机森林、梯度提升、聚类算法和DBSCAN等多种分类、回归和聚类算法。并且还设计了

github上有哪些开源的python机器学习

1。Scikit-学习 Scikit-learn 是一个基于 Scipy 为机器学习而构建的 Python 模块。其特点是支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、随机森林、梯度提升、聚类算法和DBSCAN等多种分类、回归和聚类算法。并且还设计了 Python 数值和科学库 Numpy 和 Scipy 2。Pylearn2 Pylearn 是一个基于 Theano 的库程序,可简化机器学习研究。 3。纽皮克 NuPIC 是一个使用 HTM 学习算法作为工具的机器智能平台。HTM 是一种精确的皮层计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和存储和取消的时空模型。NuPIC适用于多种问题,特别是检测异常和预测流数据源。 4。尼学习 Nilearn 是一个 Python 模块,用于神经影像数据的快速统计学习。它使用 Python 语言中的 scikit-learn 工具箱和一些用于预测建模、分类、解码和连通性分析的应用程序来执行多元统计。 5。大脑 Pybrain 是 Python 语言强化学习、人工智能、神经网络库的缩写。它的目标是提供灵活、易于使用且功能强大的机器学习算法,并执行各种预定义的环境测试来比较您的算法。 6。图案 Pattern 是 Python 语言下的网络挖掘模块。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、支持向量机和感知器,并使用 KNN 分类进行分类。 7。汽油 Fuel 为您的机器学习模型提供数据。他有MNIST、CIFAR-10(图像数据集)、谷歌的十亿字(文本)等数据集共享接口。您可以通过多种方式使用它来替换您自己的数据。 8。鲍勃 Bob 是一个免费的信号处理和机器学习工具。它的工具箱是用 Python 和 C++ 编写的。它旨在提高效率并减少开发时间。它由大量用于处理图像工具、音视频处理、机器学习和模式识别的软件包组成。的。 9。数据 Skdata 是一个用于机器学习和统计数据集的库程序。该模块为玩具问题、流行的计算机视觉和自然语言数据集提供标准的 Python 语言使用。 10。牛奶 MILK是Python语言下的机器学习工具包。主要用于SVMS、K-NN、随机森林、决策树等许多可用的分类。它还执行特征选择。这些分类器通过多种方式组合形成不同的分类系统,如无监督学习、密切关系黄金传播、MILK支持的K-means聚类。 11。伊皮 IEPY是一款专注于关系抽取的开源信息抽取工具。主要面向需要从大数据集中提取信息的用户和想尝试新算法的科学家。 12。奎皮 Quepy 是一个 Python 框架,通过改变自然语言问题,在数据库查询语言中进行查询。可以简单地定义为自然语言和数据库查询中不同类型的问题。因此,您可以构建自己的系统,使用自然语言无需编码即可进入您的数据库。 Quepy 现在提供对 Sparql 和 MQL 查询语言的支持。并计划将其扩展到其他数据库查询语言。 13。赫贝尔 Hebel 是 Python 语言中神经网络深度学习的库程序。它使用 PyCUDA 来加速 GPU 和 CUDA。它是最重要的神经网络模型工具类型,可以为一些不同的活动函数提供激活函数,例如动力学、Nesterov 动力学、信号丢失和停止方法。 14。混合趋势 它是一个库程序,由用于日常数据科学任务的有用工具和扩展组成。 15。不学习 本包包含大量实用的e799bee5baa6e4b893e5b19e31333337626237程序模块,可以帮助你完成机器学习任务。大量模块与 scikit-learn 一起使用,其他模块通常更有用。 16。斜坡 Ramp 是一个库程序,用于开发加速 Python 语言机器学习原型设计的解决方案。它是一个轻量级的基于 Pandas 的机器学习框架,可以插入。其现有的Python语言下的机器学习和统计工具(如scikit-learn、rpy2等)。) Ramp 提供了一个简单的声明式语法探索功能,可以快速高效地实现算法和转换。 17。功能锻造 本系列工具使用与 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,可以让你在使用许多机器学习程序时非常有用。当你使用scikit-learn工具时,你会感受到很多帮助。(虽然这只有在你有不同的算法时才有效。) 18。代表 REP 是为命令数据移动驱动器以和谐且可重复的方式提供的环境。 它有统一的分类器包,提供各种操作,如TMVA、Sklearn、XGBoost、uBoost等。并且它可以在一个组中以并行方式训练分类器。同时它还提供了一个交互式的情节。 19。Python 学习机示例 使用亚马逊机器学习构建的简单软件集合。 20。Python-ELM 这是Python语言中基于scikit-learn的极限学习机的实现。

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如何搭建python机器学习环境

用Python写机器学习,因为Python下有很多机器学习库。 numpy、scipy、matplotlib、scikit-learn 分别是科学计算包、科学工具集、绘图工具包、机器学习工具包。 numpy:科学运算,主要是矩阵运算。提供数组。 scipy:主要是一些科学工具集、信号处理工具集和数值计算。 scikit-learn:大量机器学习算法。 matplotlib:绘图工具 Ubuntu下安装 须藤 apt-get 安装 python-numpy 须藤 apt-get 安装 python-scipy 须藤 apt-get 安装 python-matplotlib 须藤 apt-get 安装 python-sklearn window安装直接去官网下载exe文件直接安装。

如何学习机器学习python

如果你想用 Python 学习机器学习,你不需要学习太多。因为机器学习更像是一种算法。对于大多数语言,该算法是通用的。建议至少灵活使用列表和循环,必须使用函数。学习班会为你节省一些东西,但老实说,这不会是一个错。numpy库主要是处理向量数组和矩阵,比较方便。您可以边使用边学习。但是数学基础是必须的,不然就是一堆代码,看不懂怎么回事。

你可以熟练掌握和使用Python。机器学习更重要的是数学的基础。您还可以学习使用MATLAB,这是学习机器学习的强大工具。

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