机器学习模型用于根据数据作出预测或决定. Python提供了各种简化这些模型构建过程的库,本文引入了一些流行的Python库来创建机器学习模型,并解释了其基本用途.

机器学习的流行 Python 库

  • 学士学位
  • 日光灯
  • 喀拉什语Name
  • 双托尔奇

使用 scikit 学习

scikit-learn是传统机器学习算法广泛使用的库,它提供了数据预处理,模型培训和评价的工具,要创建简单的分类模型,可以加载数据,选择一个算法,并训练模型.

具体步骤包括:

  • 导入数据集
  • 将数据分为培训和测试组
  • 选择分类器, 如后勤回归
  • 以培训数据培训模式
  • 评估模型的准确性

与 TensorFlow 和 Keras 一起深造

TensorFlow是深层学习的强大库. Keras在TensorFlow上运行,简化了建筑神经网络,这些库适合像图像识别或自然语言处理等复杂的模型.

要创建神经网络,定义模型架构,用优化和丢失功能编译,然后用数据对其进行训练,这些库支持GPU加速进行更快的培训.

以 PyTorch 开始

PyTorch 是另一个以动态计算图著称的流行的深层学习库。由于它的灵活性,它被人们喜欢于研究与开发。 构建模型涉及定义层,指定前传,以及数据培训。