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python人工智能學習什么框架?

吉茹定2年前14瀏覽0評論

感謝邀請回答。

人工智能現在有2個方向。

一。機器學習

機器學習首先要介紹的是sklearn,這個是開源的基于python語言的機器學習工具包。其中包含了有分類、回歸、聚類、降維、模型選擇、預處理等大多數機器學習算法包和數據處理包。

預處理:特征提取和歸一化。

分類:識別某個對象屬于哪個類別

回歸:預測與對象相關聯的連續值屬性

聚類:將相似對象自動分組

降維:減少要考慮的隨機變量的數量

模型選擇:比較,驗證,選擇參數和模型。

每種算法庫具體包含的具體算法如下。

除了sklearn外,機器學習三大神器GBDT、XGBoost、LightGBM也是參加競賽和優化算法的必備。

GBDT用來做回歸預測,調整后也可以用于分類。

XGBoost能自動利用cpu的多線程,而且適當改進了gradientboosting,在代價函數里加入了正則項,用于控制模型的復雜度。

lightGBM:基于決策樹算法的分布式梯度提升框架。相比于xgboost,速度更快內存消耗更低。是現在最常用的競賽快速提升神器。

說完了機器學習,就進入人工智能的最神奇的深度學習了。

二。深度學習

在Python范圍內,深度學習的框架真是百花齊放。最正統的就是TensorFlow。Google出品,出身名門。當然,大宅門里不一定最好用,一直盯住TensorFlow使用中為人詬病的艱難語法,有好心人出了一個優化版本,Keras,非常好用。在TensorFlow2.0中干脆將Keras納入豪門,和TF合二為一了。

Theano是諸多學習框架的“發言人”,用他寫代碼,可以保證你的深度學習代碼靈活實現算法,但這個框架學習比較困難。

如果搞科研,亞馬遜(Amazon)選擇的深度學習庫,并且也許是最優秀的庫。但Mxnet幣Theano還難學,大家掂量著來吧。

另外,好用強大的FaceBook出品Pytorch你一定要試試。它完全地對動態圖的支持讓人耳目一新。

謝謝大家,希望你看完本文后,能選擇適合你的Python人工智能框架。