python機(jī)器學(xué)習(xí)常用函數(shù) Python常用函數(shù)

python學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些功底，零基礎(chǔ)可以嗎

零基礎(chǔ)可以使用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。如需使用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)推薦選擇【達(dá)內(nèi)教育】。使用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，要掌握以下基礎(chǔ)：

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1、掌握Python基礎(chǔ)知識(shí)。

2、了解Python科學(xué)計(jì)算環(huán)境。熟悉4種工具的基礎(chǔ)知識(shí)，因?yàn)樗鼈冊(cè)诨镜摹綪ython機(jī)器學(xué)習(xí)】中得到了很好的應(yīng)用。

3、分類(lèi)。分類(lèi)是監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要方法之一，并且執(zhí)行預(yù)測(cè)的方式涉及具有類(lèi)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。

4、回歸?；貧w類(lèi)似于分類(lèi)，因?yàn)樗潜O(jiān)督學(xué)習(xí)的另一種主要形式，并且對(duì)預(yù)測(cè)分析有用。

5、聚類(lèi)。聚類(lèi)用于分析不包括預(yù)先標(biāo)記的類(lèi)的數(shù)據(jù)。使用最大化類(lèi)內(nèi)相似性和最小化不同類(lèi)之間的相似性的概念將數(shù)據(jù)實(shí)例組合在一起。

6、更多分類(lèi)。

7、合奏方法。感興趣的話點(diǎn)擊此處，免費(fèi)學(xué)習(xí)一下

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python基礎(chǔ):數(shù)據(jù)分析常用包

1. Numpy

Python沒(méi)有提供數(shù)組功能，Numpy可以提供數(shù)組支持以及相應(yīng)的高效處理函數(shù)，是Python數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，也是SciPy、Pandas等數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算庫(kù)最基本的函數(shù)功能庫(kù)，且其數(shù)據(jù)類(lèi)型對(duì)Python數(shù)據(jù)分析十分有用。

2. Pandas

Pandas是Python強(qiáng)大、靈活的數(shù)據(jù)分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具，安裝Pandas可使Python中處理數(shù)據(jù)非?？焖俸秃?jiǎn)單。

3. SciPy

SciPy是一組專(zhuān)門(mén)解決科學(xué)計(jì)算中各種標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題域的包的集合，包含的功能有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、擬合、特殊函數(shù)、快速傅里葉變換、信號(hào)處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與工程中常用的計(jì)算等，這些對(duì)數(shù)據(jù)分析和挖掘十分有用。

4. Matplotlib

Matplotlib是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具和作圖庫(kù)，是主要用于繪制數(shù)據(jù)圖表的Python庫(kù)，提供了繪制各類(lèi)可視化圖形的命令字庫(kù)、簡(jiǎn)單的接口，可以方便用戶輕松掌握?qǐng)D形的格式，繪制各類(lèi)可視化圖形。

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn是Python常用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包，提供了完善的機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱，支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、預(yù)測(cè)和模型分析等強(qiáng)大機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，其依賴(lài)于Numpy、Scipy和Matplotlib等。

6. Keras

Keras是深度學(xué)習(xí)庫(kù)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型，基于Theano之上，依賴(lài)于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和各種深度學(xué)習(xí)模型，如語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸審計(jì)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

7. Gensim

Gensim是用來(lái)做文本主題模型的庫(kù)，常用于處理語(yǔ)言方面的任務(wù)，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內(nèi)的多種主題模型算法，支持流式訓(xùn)練，并提供了諸如相似度計(jì)算、信息檢索等一些常用任務(wù)的API接口。

8. Scrapy

Scrapy是專(zhuān)門(mén)為爬蟲(chóng)而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)等功能，可以使用Twisted異步網(wǎng)絡(luò)庫(kù)來(lái)處理網(wǎng)絡(luò)通訊，架構(gòu)清晰，且包含了各種中間件接口，可以靈活的完成各種需求。更多python技術(shù)，推薦關(guān)注老男孩教育。

常用Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)有哪些

Python作為一門(mén)理想的集成語(yǔ)言，將各種技術(shù)綁定在一起，除了為用戶提供更方便的功能之外，還是一個(gè)理想的粘合平臺(tái)，在開(kāi)發(fā)人員與外部庫(kù)的低層次集成人員之間搭建連接，以便用C、C++實(shí)現(xiàn)更高效的算法。

使用Python編程可以快速遷移代碼并進(jìn)行改動(dòng)，無(wú)須花費(fèi)過(guò)多的精力在修改代碼與代碼規(guī)范上。開(kāi)發(fā)者在Python中封裝了很多優(yōu)秀的依賴(lài)庫(kù)，可以直接拿來(lái)使用，常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)如下：

1、Scikit-Learn

Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是專(zhuān)門(mén)為機(jī)器學(xué)習(xí)建造的一個(gè)Python模塊，提供了大量用于數(shù)據(jù)挖掘和分析的工具，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、交叉驗(yàn)證、算法與可視化算法等一系列接口。

Scikit-Learn基本功能可分為六個(gè)部分：分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、數(shù)據(jù)降維、模型選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理。其中集成了大量分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)功能，包括支持向量機(jī)、邏輯回歸、隨機(jī)森林、樸素貝葉斯等。

2、Orange3

Orange3是一個(gè)基于組件的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件套裝，支持Python進(jìn)行腳本開(kāi)發(fā)。它包含一系列的數(shù)據(jù)可視化、檢索、預(yù)處理和建模技術(shù)，具有一個(gè)良好的用戶界面，同時(shí)也可以作為Python的一個(gè)模塊使用。

用戶可通過(guò)數(shù)據(jù)可視化進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，包含統(tǒng)計(jì)分布圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖，以及更深層次的決策樹(shù)、分層聚簇、熱點(diǎn)圖、MDS等，并可使用它自帶的各類(lèi)附加功能組件進(jìn)行NLP、文本挖掘、構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)分析等。

3、XGBoost

XGBoost是專(zhuān)注于梯度提升算法的機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)庫(kù)，因其優(yōu)良的學(xué)習(xí)效果及高效的訓(xùn)練速度而獲得廣泛的關(guān)注。XGBoost支持并行處理，比起同樣實(shí)現(xiàn)了梯度提升算法的Scikit-Learn庫(kù)，其性能提升10倍以上。XGBoost可以處理回歸、分類(lèi)和排序等多種任務(wù)。

4、NuPIC

NuPIC是專(zhuān)注于時(shí)間序列的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，其核心算法為HTM算法，相比于深度學(xué)習(xí)，其更為接近人類(lèi)大腦的運(yùn)行結(jié)構(gòu)。HTM算法的理論依據(jù)主要是人腦中處理高級(jí)認(rèn)知功能的新皮質(zhì)部分的運(yùn)行原理。NuPIC可用于預(yù)測(cè)以及異常檢測(cè)，使用面非常廣，僅要求輸入時(shí)間序列即可。

5、Milk

Milk是Python中的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工具包。Milk注重提升運(yùn)行速度與降低內(nèi)存占用，因此大部分對(duì)性能敏感的代碼都是使用C++編寫(xiě)的，為了便利性在此基礎(chǔ)上提供Python接口。重點(diǎn)提供監(jiān)督分類(lèi)方法，如SVMs、KNN、隨機(jī)森林和決策樹(shù)等。

繞暈大多數(shù)Python初學(xué)者的argsort()函數(shù)

使用python做機(jī)器學(xué)習(xí)的一般都是從k-近鄰算法開(kāi)始學(xué)習(xí)。

這就很難繞開(kāi)argsort()函數(shù)，但是在使用argsort()函數(shù)時(shí)大部分初學(xué)者都會(huì)被繞暈進(jìn)去。

argsort()函數(shù)是用來(lái)返回?cái)?shù)組值從小到大索引值的。舉例

那么

下面講一下詳細(xì)邏輯：

我們把矩陣a從小到大排序，記排序后的矩陣為b：

矩陣a和b的關(guān)系：

所以a.argsort()，也就是a排序后索引值就是[1,2,0]

PS：索引值相當(dāng)于頁(yè)數(shù)，是一個(gè)排序值，不等于元素的值。

像書(shū)的目錄一樣，對(duì)于例子中的矩陣，我們有如下索引：

6............0

4............1

5............2

所以排序后b=[4,5,6]，用索引值來(lái)表達(dá)就是[1,2,0]

Python語(yǔ)言下的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)

Python語(yǔ)言下的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)

Python是最好的編程語(yǔ)言之一，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。當(dāng)然，它也有些缺點(diǎn)；其中一個(gè)是工具和庫(kù)過(guò)于分散。如果你是擁有unix思維（unix-minded）的人，你會(huì)覺(jué)得每個(gè)工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同庫(kù)和工具的優(yōu)缺點(diǎn)，這樣在構(gòu)建系統(tǒng)時(shí)才能做出合理的決策。工具本身不能改善系統(tǒng)或產(chǎn)品，但是使用正確的工具，我們可以工作得更高效，生產(chǎn)率更高。因此了解正確的工具，對(duì)你的工作領(lǐng)域是非常重要的。

這篇文章的目的就是列舉并描述Python可用的最有用的機(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?cè)谧詈笠灿幸恍」?jié)關(guān)于深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的內(nèi)容，因?yàn)樗罱参讼喈?dāng)多的關(guān)注。

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Scipy包含一些聚類(lèi)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-LearnScikit Learn是我們?cè)贑B Insights選用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。我們用它進(jìn)行分類(lèi)、特征選擇、特征提取和聚集。我們最?lèi)?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(lèi)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(Receiver Operating Characteristics，ROC)曲線），Matplotlib可以幫助進(jìn)行快速可視化?？紤]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（bag of words）、tfidf（Term Frequency Inverse Document Frequency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（toy dataset）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。

StatsmodelsStatsmodels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！

PyMCPyMC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。

ShogunShogun是個(gè)聚焦在支持向量機(jī)（Support Vector Machines, 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)。

GensimGensim被定義為“人們的主題建模工具（topic modeling for humans）”。它的主頁(yè)上描述，其焦點(diǎn)是狄利克雷劃分（Latent Dirichlet Allocation， 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(lèi)，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)（Recurrent Neural Network）的文本表示法word2vec。這個(gè)庫(kù)只使用Python編寫(xiě)。

OrangeOrange是這篇文章列舉的所有庫(kù)中唯一帶有圖形用戶界面（Graphical User Interface，GUI）的。對(duì)分類(lèi)、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(lèi)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。

PyMVPAPyMVPA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(mén)的很多注意。

TheanoTheano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(lèi)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。

PyLearn2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。

DecafDecaf是最近由UC Berkeley發(fā)布的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，在Imagenet分類(lèi)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（state of art）。

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。

OverFeatOverFeat是最近貓vs.狗（kaggle挑戰(zhàn)）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(lèi)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。

HebelHebel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(lèi)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。

NeurolabNeuroLab是另一個(gè)API友好（與Matlabapi類(lèi)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)（Recurrent Neural Network，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(lèi)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 - RPythonMatlab - matpythonJava - JythonLua - Lunatic PythonJulia - 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)。MDPMlPyFFnetPyBrain如果我們遺漏了你最?lèi)?ài)的Python機(jī)器學(xué)習(xí)包，通過(guò)評(píng)論讓我們知道。我們很樂(lè)意將其添加到文章中。

文章名稱(chēng)：python機(jī)器學(xué)習(xí)常用函數(shù) Python常用函數(shù)
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