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如何利用python编程技术学习机器学习的知识内容

时间:2019-05-14  来源:未知  作者:广州达内培训

随着互联网的不断发展,python编程开发可以说成为程序员争相学习的一个新技术。今天我们就一起来了解一下,在机器学习方面python编程有哪些作用。

如何利用python编程技术学习机器学习的知识内容

1、SciKit-Learn

Scikits 是 SciPy Stack 的附加软件包,专为特定功能(如图像处理和辅助机器学习)而设计。在后者方面,其中突出的一个是 scikit-learn。该软件包构建于 SciPy 之上,并大量使用其数学操作。

scikit-learn 有一个简洁和一致的接口,可利用常见的机器学习算法,让我们可以简单地在生产中应用机器学习。该库结合了质量很好的代码和良好的文档,易于使用且有着非常高的性能,是使用 Python 进行机器学习的实际上的行业标准。

在深度学习方面,Python 中突出和方便的库之一是 Keras,它可以在 TensorFlow 或者 Theano 之上运行。让我们来看一下它们的一些细节。

2、Theano

让我们谈谈 Theano。Theano 是一个 Python 包,它定义了与 NumPy 类似的多维数组,以及数学运算和表达式。该库是经过编译的,使其在所有架构上能够高效运行。这个库初由蒙特利尔大学机器学习组开发,主要是为了满足机器学习的需求。

要注意的是,Theano 与 NumPy 在底层的操作上紧密集成。该库还优化了 GPU 和 CPU 的使用,使数据密集型计算的性能更快。

效率和稳定性调整允许更精确的结果,即使是非常小的值也可以,例如,即使 x 很小,log(1+x) 也能得到很好的结果。

3、TensorFlow

TensorFlow 来自 Google 的开发人员,它是用于数据流图计算的开源库,专门为机器学习设计。它是为满足 Google 对训练神经网络的高要求而设计的,是基于神经网络的机器学习系统 DistBelief 的继任者。然而,TensorFlow 并不是谷歌的科学专用的——它也足以支持许多真实世界的应用。

TensorFlow 的关键特征是其多层节点系统,可以在大型数据集上快速训练人工神经网络。这为 Google 的语音识别和图像识别提供了支持。

4、Keras

我们来看看 Keras。它是一个使用高层接口构建神经网络的开源库,它是用 Python 编写的。它简单易懂,具有高级可扩展性。它使用 Theano 或 TensorFlow 作为后端,但 Microsoft 现在已将 CNTK(Microsoft 的认知工具包)集成为新的后端。

其简约的设计旨在通过建立紧凑型系统进行快速和容易的实验。

Keras 极其容易上手,而且可以进行快速的原型设计。它完全使用 Python 编写的,所以本质上很高层。它是高度模块化和可扩展的。尽管它简单易用且面向高层,但 Keras 也非常深度和强大,足以用于严肃的建模。

Keras 的一般思想是基于神经网络的层,然后围绕层构建一切。数据以张量的形式进行准备,一层负责输入张量,后一层用于输出。模型构建于两者之间。

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