python machine learning package

• Tensorflow

如果您目前正在使用Python进行机器学习项目，那么您可能已经听说过这个流行的开源库，称为Tensorflow。该库是由谷歌与Brain Team合作开发的。Tensorflow几乎用于所有Google应用程序，用于机器学习。您正在使用Tensorflow间接应用程序，如Google语音搜索或Google照片是使用此库开发的模型。

Tensorflow的工作方式类似于编写涉及大量张量操作的新算法的计算库，因为神经网络可以很容易地表示为计算图，它们可以使用Tensorflow作为Tensors上的一系列操作来实现。此外，张量是N维矩阵，代表您的数据。

并行性是tensorflow的主要优势之一，这意味着您可以并行执行计算图，您可以控制执行，并可以在GPU，CPU等不同的处理器上安排不同的任务。

在Tensorflow中创建的所有库都是用C和C ++编写的。但是，它有一个复杂的Python前端。您的Python代码将被编译，然后在使用C和C ++构建的tensorflow分布式执行引擎上执行。Tensorflow针对速度进行了优化，它利用XLA等技术实现快速线性代数运算。

• Scikit-学习

这个Python库与NumPy和SciPy相关联，被认为是处理复杂数据的最佳库之一。它包含大量用于实现标准机器学习和数据挖掘任务的算法，如降低维度，分类，回归，聚类和模型选择。

这个库中有很多变化。修改是已经完成的交叉验证功能，提供了使用多个指标的能力。物流回归和最近邻居等许多培训方法都得到了一些改进。

• NumPy

Numpy被认为是Python中最受欢迎的机器学习库之一。Tensorflow和其他库在内部使用Numpy在Ten