Python机器学习常用库介绍

Python机器学习领域拥有多个强大的库，这些库提供了丰富的工具和功能，帮助开发者构建、训练和部署机器学习模型。

Scikit-learn

Scikit-learn是Python中备受欢迎的机器学习库之一，它包含了分类、回归、聚类等算法，提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具，以及易于使用的API和详尽的文档。

TensorFlow

由Google开源的TensorFlow专注于机器学习和深度学习，支持分布式训练，能够处理大规模数据集上的复杂神经网络模型，并允许用户自定义训练过程。

PyTorch

Facebook的PyTorch框架拥有类似于NumPy的API，支持动态计算图和GPU加速，便于用户构建和训练神经网络。

Keras

Keras是一个高层神经网络API，可基于TensorFlow、Theano或CNTK等后端运行，它的API简洁，模块化设计帮助用户快速构建和训练模型。

XGBoost

XGBoost是一个分布式梯度提升库，以其高效、灵活和可移植性著称，在多个机器学习竞赛中表现出色，特别适合结构化数据，并提供了丰富的参数调整选项。

LightGBM

LightGBM是一款适用于大规模数据集的高效梯度提升框架，专注于决策树算法，适用于分类、回归和排序任务。

TPOT

TPOT是基于遗传算法优化机器学习管道的工具，能自动探索数千个pipeline，进行特征选择、预处理、构建、模型选择和超参数优化，支持多种数据处理操作。

参考文献：

• LightGBM官方文档
• XGBoost官方文档
• Keras官方网站
• TensorFlow官方网站
• TPOT官方网站