Python在科學(xué)計(jì)算中用途廣泛：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能、數(shù)學(xué)、天文等。它同樣適用于機(jī)器學(xué)習(xí)也是意料之中的事。

這篇文章就列舉并描述Python的最有用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具和庫(kù)。這個(gè)列表中，我們不要求這些庫(kù)是用Python寫(xiě)的，只要有Python接口就夠了。

我們的目的不是列出Python中所有機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)(搜索“機(jī)器學(xué)習(xí)”時(shí)Python包索引(PyPI)返回了139個(gè)結(jié)果)，而是列出我們所知的有用并且維護(hù)良好的那些。

另外，盡管有些模塊可以用于多種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，我們只列出主要焦點(diǎn)在機(jī)器學(xué)習(xí)的庫(kù)。比如，雖然Scipy1包含一些聚類算法，但是它的主焦點(diǎn)不是機(jī)器學(xué)習(xí)而是全面的科學(xué)計(jì)算工具集。因此我們排除了Scipy(盡管我們也使用它!)。

另一個(gè)需要提到的是，我們同樣會(huì)根據(jù)與其他科學(xué)計(jì)算庫(kù)的集成效果來(lái)評(píng)估這些庫(kù)，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)(有監(jiān)督的或者無(wú)監(jiān)督的)也是數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的一部分。如果你使用的庫(kù)與數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)其他的庫(kù)不相配，你就要花大量時(shí)間創(chuàng)建不同庫(kù)之間的中間層。在工具集中有個(gè)很棒的庫(kù)很重要，但這個(gè)庫(kù)能與其他庫(kù)良好集成也同樣重要。

如果你擅長(zhǎng)其他語(yǔ)言，但也想使用Python包，我們也簡(jiǎn)單地描述如何與Python進(jìn)行集成來(lái)使用這篇文章列出的庫(kù)。

Scikit-Learn

ScikitLearn7是我們?cè)贑BInsights選用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。我們用它進(jìn)行分類、特征選擇、特征提取和聚集。

我們最愛(ài)的一點(diǎn)是它擁有易用的一致性API，并提供了**很多**開(kāi)箱可用的求值、診斷和交叉驗(yàn)證方法(是不是聽(tīng)起來(lái)很熟悉?Python也提供了“電池已備(譯注：指開(kāi)箱可用)”的方法)。錦上添花的是它底層使用Scipy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，與Python中其余使用Scipy、Numpy、Pandas和Matplotlib進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的部分適應(yīng)地很好。

因此，如果你想可視化分類器的性能(比如，使用精確率與反饋率(precision-recall)圖表，或者接收者操作特征(ReceiverOperatingCharacteristics，ROC)曲線)，Matplotlib可以幫助進(jìn)行快速可視化。

考慮到花在清理和構(gòu)造數(shù)據(jù)的時(shí)間，使用這個(gè)庫(kù)會(huì)非常方便，因?yàn)樗梢跃o密集成到其他科學(xué)計(jì)算包上。

另外，它還包含有限的自然語(yǔ)言處理特征提取能力，以及詞袋(bagofwords)、tfidf(TermFrequencyInverseDocumentFrequency算法)、預(yù)處理(停用詞/stop-words，自定義預(yù)處理，分析器)。

此外，如果你想快速對(duì)小數(shù)據(jù)集(toydataset)進(jìn)行不同基準(zhǔn)測(cè)試的話，它自帶的數(shù)據(jù)集模塊提供了常見(jiàn)和有用的數(shù)據(jù)集。你還可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)集創(chuàng)建自己的小數(shù)據(jù)集，這樣在將模型應(yīng)用到真實(shí)世界中之前，你可以按照自己的目的來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠穹掀谕?。?duì)參數(shù)最優(yōu)化和參數(shù)調(diào)整，它也提供了網(wǎng)格搜索和隨機(jī)搜索。

如果沒(méi)有強(qiáng)大的社區(qū)支持，或者維護(hù)得不好，這些特性都不可能實(shí)現(xiàn)。我們期盼它的第一個(gè)穩(wěn)定發(fā)布版。

Statsmodels

Statsmodels是另一個(gè)聚焦在統(tǒng)計(jì)模型上的強(qiáng)大的庫(kù)，主要用于預(yù)測(cè)性和探索性分析。如果你想擬合線性模型、進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，或者預(yù)測(cè)性建模，那么Statsmodels非常適合。它提供的統(tǒng)計(jì)測(cè)試相當(dāng)全面，覆蓋了大部分情況的驗(yàn)證任務(wù)。

如果你是R或者S的用戶，它也提供了某些統(tǒng)計(jì)模型的R語(yǔ)法。它的模型同時(shí)也接受Numpy數(shù)組和Pandas數(shù)據(jù)幀，讓中間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)成為過(guò)去!

PyMC

PyMC是做**貝葉斯曲線**的工具。它包含貝葉斯模型、統(tǒng)計(jì)分布和模型收斂的診斷工具，也包含一些層次模型。如果想進(jìn)行貝葉斯分析，你應(yīng)該看看。

Shogun

Shogun1是個(gè)聚焦在支持向量機(jī)(SupportVectorMachines,SVM)上的機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱，用C++編寫(xiě)。它正處于積極開(kāi)發(fā)和維護(hù)中，提供了Python接口，也是文檔化最好的接口。但是，相對(duì)于Scikit-learn，我們發(fā)現(xiàn)它的API比較難用。而且，也沒(méi)提供很多開(kāi)箱可用的診斷和求值算法。但是，速度是個(gè)很大的優(yōu)勢(shì)。

Gensim

Gensim被定義為“人們的主題建模工具(topicmodelingforhumans)”。它的主頁(yè)上描述，其焦點(diǎn)是狄利克雷劃分(LatentDirichletAllocation，LDA)及變體。不同于其他包，它支持自然語(yǔ)言處理，能將NLP和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法更容易組合在一起。

如果你的領(lǐng)域在NLP，并想進(jìn)行聚集和基本的分類，你可以看看。目前，它們引入了Google的基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetwork)的文本表示法word2vec。這個(gè)庫(kù)只使用Python編寫(xiě)。

Orange

Orange是這篇文章列舉的所有庫(kù)中唯一帶有圖形用戶界面(GraphicalUserInterface，GUI)的。對(duì)分類、聚集和特征選擇方法而言，它是相當(dāng)全面的，還有些交叉驗(yàn)證的方法。在某些方面比Scikit-learn還要好(分類方法、一些預(yù)處理能力)，但與其他科學(xué)計(jì)算系統(tǒng)(Numpy,Scipy,Matplotlib,Pandas)的適配上比不上Scikit-learn。

但是，包含GUI是個(gè)很重要的優(yōu)勢(shì)。你可以可視化交叉驗(yàn)證的結(jié)果、模型和特征選擇方法(某些功能需要安裝Graphviz)。對(duì)大多數(shù)算法，Orange都有自己的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所以你需要將數(shù)據(jù)包裝成Orange兼容的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這使得其學(xué)習(xí)曲線更陡。

PyMVPA

PyMVPA是另一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)庫(kù)，API上與Scikit-learn很像。包含交叉驗(yàn)證和診斷工具，但是沒(méi)有Scikit-learn全面。

深度學(xué)習(xí)

盡管深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子節(jié)，我們?cè)谶@里創(chuàng)建單獨(dú)一節(jié)的原因是，它最新吸引了Google和Facebook人才招聘部門的很多注意。

Theano

Theano是最成熟的深度學(xué)習(xí)庫(kù)。它提供了不錯(cuò)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(張量，tensor)來(lái)表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層，對(duì)線性代數(shù)來(lái)說(shuō)很高效，與Numpy的數(shù)組類似。需要注意的是，它的API可能不是很直觀，用戶的學(xué)習(xí)曲線會(huì)很高。有很多基于Theano的庫(kù)都在利用其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它同時(shí)支持開(kāi)箱可用的GPU編程。

PyLearn

還有另外一個(gè)基于Theano的庫(kù)，PyLearn2，它給Theano引入了模塊化和可配置性，你可以通過(guò)不同的配置文件來(lái)創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣嘗試不同的參數(shù)會(huì)更容易?？梢哉f(shuō)，如果分離神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和屬性到配置文件，它的模塊化能力更強(qiáng)大。

Decaf

Decaf是最近由UCBerkeley發(fā)布的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，在Imagenet分類挑戰(zhàn)中測(cè)試發(fā)現(xiàn)，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)是很先進(jìn)的(stateofart)。

Nolearn

如果你想在深度學(xué)習(xí)中也能使用優(yōu)秀的Scikit-learn庫(kù)API，封裝了Decaf的Nolearn會(huì)讓你能夠更輕松地使用它。它是對(duì)Decaf的包裝，與Scikit-learn兼容(大部分)，使得Decaf更不可思議。

OverFeat

OverFeat是最近貓vs.狗(kaggle挑戰(zhàn))4的勝利者，它使用C++編寫(xiě)，也包含一個(gè)Python包裝器(還有Matlab和Lua)。通過(guò)Torch庫(kù)使用GPU，所以速度很快。也贏得了ImageNet分類的檢測(cè)和本地化挑戰(zhàn)。如果你的領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺(jué)，你可能需要看看。

Hebel

Hebel是另一個(gè)帶有GPU支持的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)，開(kāi)箱可用。你可以通過(guò)YAML文件(與Pylearn2類似)決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的屬性，提供了將神級(jí)網(wǎng)絡(luò)和代碼友好分離的方式，可以快速地運(yùn)行模型。由于開(kāi)發(fā)不久，就深度和廣度上說(shuō)，文檔很匱乏。就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)說(shuō)，也是有局限的，因?yàn)橹恢С忠环N神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(正向反饋，feed-forward)。

但是，它是用純Python編寫(xiě)，將會(huì)是很友好的庫(kù)，因?yàn)榘芏鄬?shí)用函數(shù)，比如調(diào)度器和監(jiān)視器，其他庫(kù)中我們并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)這些功能。

Neurolab

NeuroLab是另一個(gè)API友好(與Matlabapi類似)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)。與其他庫(kù)不同，它包含遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetwork，RNN)實(shí)現(xiàn)的不同變體。如果你想使用RNN，這個(gè)庫(kù)是同類API中最好的選擇之一。

與其他語(yǔ)言集成

你不了解Python但是很擅長(zhǎng)其他語(yǔ)言?不要絕望!Python(還有其他)的一個(gè)強(qiáng)項(xiàng)就是它是一個(gè)完美的膠水語(yǔ)言，你可以使用自己常用的編程語(yǔ)言，通過(guò)Python來(lái)訪問(wèn)這些庫(kù)。以下適合各種編程語(yǔ)言的包可以用于將其他語(yǔ)言與Python組合到一起：

R->RPython

Matlab->matpython

Java->Jython

Lua->LunaticPython

Julia->PyCall.jl

不活躍的庫(kù)

這些庫(kù)超過(guò)一年沒(méi)有發(fā)布任何更新，我們列出是因?yàn)槟阌锌赡軙?huì)有用，但是這些庫(kù)不太可能會(huì)進(jìn)行BUG修復(fù)，特別是未來(lái)進(jìn)行增強(qiáng)。

MDP2MlPy

FFnet

PyBrain

以上內(nèi)容為大家介紹了Python常用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，希望對(duì)大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://m.2667701.com/