Python机器学习常用模块
来源:互联网 发布:启发式算法应用案例 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 00:35
numpy 可以高效的处理数据,提供数组支持,很多模块都以来他,比如pandas,scipy,matploylib都以来他,所以这个模块是基础。numpy+mkl
pandas 用于进行数据探索和数据分析
scipy 主要进行数值计算,同时支持矩阵运算,并提供了很多高等数据处理功能,比如积分,傅里叶变换,微分方程求解等
matplotlib 作图模块,解决可视化问题
statsmodels 主要用于统计分析。
Gensim 这个模块主要用于文本挖掘。
sklearn 机器学习
keras 深度学习
pandas 用于进行数据探索和数据分析
scipy 主要进行数值计算,同时支持矩阵运算,并提供了很多高等数据处理功能,比如积分,傅里叶变换,微分方程求解等
matplotlib 作图模块,解决可视化问题
statsmodels 主要用于统计分析。
Gensim 这个模块主要用于文本挖掘。
sklearn 机器学习
keras 深度学习
jieba 用于分词,对于英文可以空格分词,中文分词需要词典;jieba中还有多种模式,同时jieba还可以关键词的提取
可以通过http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy下载相应模块
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