您应该了解的前 9 个机器学习库 [2022]

在机器学习的早期——当时它还不是主流技术——开发人员必须通过使用数学和统计公式手动编码每个 ML 算法来执行机器学习任务。 当然，这个过程既费时又费力。 谢天谢地，我们不必再这样做了！

自从机器学习进入主流技术领域以来，ML 社区一直在以前所未有的速度发展。 因此，今天，我们拥有详尽的机器学习库和机器学习框架供我们使用。

本质上，机器学习库是指用特定编程语言编写的一组函数和例程。 这些库允许 ML 开发人员/ML 工程师执行复杂的任务，而无需重写无休止的代码行，从而使他们的任务变得更加容易。

在这篇文章中，我们将讨论一些最流行和广泛使用的机器学习库。

顶级机器学习库

1. TensorFlow

说到机器学习库，我们首先要提到 TensorFlow。 毕竟，它无疑是世界上最受欢迎的机器学习库之一。 TensorFlow 由 Google 开发，是一个开源的、基于 JavaScript 的机器学习库，专门为使用数据流图进行数值计算而设计。 它配备了各种有用的工具、库和资源，有助于轻松构建、培训和部署 ML 应用程序。 最好的部分是它可以在 GPU、CPU 甚至移动计算平台上运行。

TensorFlow 广泛用于在 Node.js 和浏览器上训练和部署模型。 虽然您可以使用核心库在浏览器中开发和训练 ML 模型，但您可以使用 TensorFlow Lite（一个轻量级库）在移动和嵌入式设备上部署模型。 如果您希望在大型生产环境中训练、验证和部署 ML 模型，TensorFlow Extended 可以为您提供帮助。

2.NumPy

NumPy 是一个基于 Python 的机器学习库，用于科学计算。 它包括复杂的（广播）函数、用于集成 C/C++ 和 Fortran 代码的工具以及强大的 N 维数组对象。 NumPy 通过使用高级数学函数广泛用于大型多维数组和矩阵处理。 除此之外，它还非常适合线性代数、傅里叶变换和随机数功能。

您可以将 NumPy 用作通用数据的高效多维容器，其中可以定义任意数据类型。 这进一步鼓励了与许多不同数据库的无缝和快速集成。

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3. 科学

SciPy 是一个基于 Python 的数学、科学和工程机器学习生态系统。 它主要用于科学和技术计算。 SciPy 建立在 NumPy 数组对象之上。 它是 NumPy 堆栈的一个组件，包括 Matplotlib、Pandas、SymPy 等工具和许多其他科学计算库。 SciPy 使用的底层数据结构是 NumPy 模块提供的多维数组。

SciPy 包含用于科学编程中一些常见任务的模块，例如优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、FFT、信号和图像处理、常微分方程求解等等。

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一个基于 Python 的开源机器学习库，它建立在其他三个 Python 库——NumPy、SciPy 和 Matplotlib 之上。 Scikit-Learn 包含许多 ML 算法，包括分类、回归、聚类和降维、朴素贝叶斯、梯度提升、K-means、模型选择等等。 它是数据挖掘、数据分析和统计建模的绝佳工具。

Scikit-learn 的最佳功能之一是它拥有出色的文档以及庞大的支持社区。 它唯一的缺点是它不支持大规模生产环境应用程序的分布式计算。

5. Theano

我们列表中的另一个基于 Python 的机器学习库 Theano 与 NumPy 非常相似。 它可以采用结构并将它们转换为使用 NumPy 和其他本机库的高效代码。 Theano主要用于数值计算。 它可以处理深度学习中使用的大型神经网络算法所需的不同类型的计算。

Theano 让您可以有效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。 它具有简洁的符号区分，并允许在 C 中动态生成代码。也许这个 ML 库的最大方面是它利用了 GPU，它使数据密集型计算比单独在 CPU 上运行时快 100 倍。 Theano 的速度使其成为复杂计算任务和深度学习项目的有力工具。

6.PyTorch

PyTorch 是从 Torch 库中汲取灵感的开源深度学习库之一。 它由 Facebook 的 AI 研究团队开发，顾名思义，它是一个基于 Python 的库。 虽然它有一个 C++ 前端，但它具有高度抛光的 Python 接口。

PyTorch 主要用于自然语言处理和计算机视觉应用。 PyTorch 的“torch.distributed”后端可在研究和生产中实现可扩展的分布式训练和性能优化。 PyTorch 的两个核心功能是深度神经网络（基于基于磁带的自动差异系统）和使用 GPU 的张量计算。

7. 凯拉斯

Keras 是一个用 Python 编写的开源神经网络库。 它可以在 TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit 和 PlaidML 之上运行。 由于 Keras 旨在促进深度神经网络的快速实验，因此它具有高度的用户友好性、模块化和可扩展性。 虽然 Keras 可以很好地处理深度神经网络的快速实验，但它不能很好地支持低级计算——它为此目的使用了“后端”库。

Keras 最大的优势就是速度。 它内置了对数据并行性的支持，因此，它可以处理大量数据，同时加快训练模型所需的时间。

8.熊猫

Pandas 是当今可用的最好的开源数据操作和数据分析库之一。 它基于 NumPy，为访问、索引、合并和分组数据提供了许多有用的功能。 事实上，Pandas 可以被视为 Microsoft Excel 的 Python 等价物——当涉及任何类型的表格数据时，您必须考虑 Pandas。

Pandas 是专门为数据提取和准备而开发的。 因此，虽然它可能与 ML 没有直接关系，但它可以在训练 ML 模型之前进行数据准备。 它具有许多高级数据结构和多种数据分析工具，以及用于探索、组合和过滤数据的内置方法。 Pandas 允许您通过编写几行代码来执行标准操作。 对于复杂的任务，有许多 Pandas 命令可以帮助您使代码简洁明了。

9. Matplotlib

Matpoltlib 是用 Python 编写的最重要的数据可视化库之一。 它是一个 2D 绘图库，可用于创建 2D 图形和绘图。 就像 Pandas 一样，它与机器学习没有直接关系。 然而，它是一个强大的可视化工具，有助于可视化大型数据集中的模式。

Matplotlib 有一个面向对象的 API，用于将绘图嵌入到使用通用 GUI 工具包（例如，Tkinter、wxPython、Qt 和 GTK+）的应用程序中。 它还包含 PyPlot 模块，该模块通过提供控制线型、字体属性、格式化轴等功能，使绘图过程更容易。 使用 Matplotlib，您可以创建绘图、条形图、直方图、功率谱、误差图、散点图等等。

结论

这些是您可以获得的 9 个最好的机器学习库！ 我们在这里提到的机器学习库应该可以满足几乎所有 ML 需求。

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