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Python

機器學習需要用到的庫

Python

是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，具有豐富和強大的

庫，再加上其簡單、易學、速度快、開源免費、可移植性、可擴展性以及面向對

象的特點，

Python

成為

2017

年最受歡迎的最受歡迎的編程語言！

人工智能是當前最熱門話題之一，機器學習技術是人工智能實現必備技能，

Python

編程語言含有最有用的機器學習工具和庫，

以下是

Python

開發工程師必

知的十大機器學習庫！

一、

Scikit-Learn

在機器學習和數據挖掘的應用中，

Scikit-Learn

是一個功能強大的

Python

包，我們可以用它進行分類、特征選擇、特征提取和聚集。

二、

Statsmodels

Statsmodels

是另一個聚焦在統計模型上的強大的庫，

主要用于預測性和探

索性分析，擬合線性模型、進行統計分析或者預測性建模，使用

Statsmodels

是非常合適的。

三、

PyMC

PyMC

是做“貝葉斯曲線”的工具，其包含貝葉斯模型、統計分布和模型收

斂的診斷工具，也包含一些層次模型。

四、

Gensim

Gensim

被稱為“人們的主題建模工具”，其焦點是狄利克雷劃分及變體，

其支持自然語言處理，

能將

NLP

和其他機器學習算法更容易組合在一起，

還引用

了

Google

的基于遞歸神經網絡的文本表示法

word2vec

。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 统计组合用什么库_Python机器学习需要用到的库的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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