机器学习是一种已经存在了一段时间的技术。它被用来从数据中提取信息,然后根据数据进行预测。使用机器学习的一些优势包括: - 数据挖掘 - 预测模型 - 支持向量机 - 数据可视化等。正如你所看到的,机器学习可以用许多不同的方式来帮助完成任务。机器学习的棘手之处在于,它需要对正在分析的数据进行大量监督,以确保预测的准确性。
Python已经迅速成为近年来最流行的编程语言之一。它已经成为许多数据科学家的热门选择。它功能强大,速度快,并且有许多专门用于机器学习和深度神经网络的库 。它是编写聊天机器人、视频游戏开发和网络开发的流行语言。
当涉及到执行机器学习时,Python是最好的语言。根据我们的经验,使用Python进行机器学习是一个合理的选择,因为有这么多现成的库,不需要那么多时间来设置。
有各种各样的Python库可供选择,你要确保选择适合你需求的库。根据具体的编程语言,有几种不同类型的深度学习Python库可用。关于Python库的一个好处是,它们为数据科学学习提供了大量的资源,无论你是在哪个领域。
另见 。 伟大的Node.js加密库
keras
Tensorflow
淘宝网
实验性学习(Scikit Learn
淘宝网
不平衡的学习
阳光GBM
伊莱5
斯佩西
视觉识别
ǞǞǞ
统计学模型
编码
The postPython Libraries for Machine Learningappeared first onCSS Author.