python机器学习包的安装及测试

Posted by XiLock on July 29, 2019

神经网络

  1. CNN vs.RNN vs.ANN——浅析深度学习中的三种神经网络

深度学习框架差异(Tensorflow、Pytorch、Keras和Scikit-learn)

  1. Tensorflow更倾向于工业应用领域,适合深度学习和人工智能领域的开发者进行使用,具有强大的移植性。
  2. Pytorch更倾向于科研领域,语法相对简便,利用动态图计算,开发周期通常会比Tensorflow短一些。
  3. Keras因为是在Tensorflow的基础上再次封装的,所以运行速度肯定是没有Tensorflow快的;但其代码更容易理解,容易上手,用户友好性较强。
  4. Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库,而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。Scikit-learn适用于中小型、实用机器学习项目,尤其是数据量不大且需要手动对数据进行处理并选择合适模型的项目。

参考资料:

  1. 深度学习三大框架之争(Tensorflow、Pytorch和Keras)
  2. 现在tensorflow和mxnet很火,是否还有必要学习scikit-learn等框架?

python包

查看已安装的包

安装pip之后(安装python时勾选或自行安装),可用以下命令查看已安装的包: cmd 下 pip freeze 或者 pip list 即可查看已安装的包

安装

Windows安装Python机器学习包

验证是否安装完成及安装的版本: python:安装numpy, Scipy,Matplotlib

测试

Python搭建Numpy、SciPy、MatPlotLib环境(下载、安装、测试)

实例

  1. [综合交流] 机器学习实例介绍


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