机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个分支，它使计算机能够通过从经验中学习而在没有特定指令的情况下执行任务。 Python 凭借其广泛的功能集和广泛的第三方库选择，为 ML 提供了出色的支持。

适用于 Python 的 ML 库包括用于解决数学和科学计算的工具和函数。 使用这些库可以让您更快地构建机器学习模型，而无需掌握底层技术的所有细节。

1. TensorFlow

这 Google Brain 团队将 TensorFlow 开发为开源机器学习框架，可让您构建和训练各种类型的神经网络。 TensorFlow 在各种人工智能应用中发挥着关键作用，包括图像识别、自然语言处理和强化学习。

TensorFlow 将数据表示为称为张量的多维数组。 此功能使您能够极其灵活高效地处理数据，从而更轻松地设计和优化机器学习模型。

TensorFlow 与 Python、C++ 和 JavaScript 等编程语言的兼容性使其可供广大受众使用。 这种多功能性有助于其在学术界和工业界的流行。

2. 火炬

Meta 的人工智能研究团队将 PyTorch 开发为一个免费的开源库，用于计算机视觉和自然语言处理应用程序。 包括 Uber、沃尔玛和微软在内的多家公司都采用了这个库。

例如，Uber 收购了 Pyro，这是一个使用 PyTorch 进行概率建模的深度学习程序。 这表明 PyTorch 在寻求先进人工智能解决方案的公司中的受欢迎程度和实用性。

3. 喀拉斯

像 Uber 这样的公司， Netflix、Square 和 Yelp 选择 Keras 而不是其他库来处理其文本和图像数据。 Keras 是一个独立的开源 Python 库，专为机器学习和神经网络任务而设计。

其模块化结构、可读性和可扩展性使开发人员在构建神经网络模型时能够更快地进行实验和迭代。 此外，Keras 还提供了强大的工具包，可显着提高文本和图像编辑的效率。

4. 数值模拟

NumPy 是一个开源 Python 库，可促进科学和数学计算。 该库提供了广泛的数学函数，包括 math.fsum 和 math.frexp 等运算。 此外，您还可以使用矩阵和多维数组执行复杂的计算。

5. 科学Py

SciPy 建立在 NumPy 的功能之上，并提供了各种科学和工程任务所必需的广泛功能。 该库包含优化、积分、插值、线性代数、统计等模块。

因此，它对于从事数据分析、数值模拟和科学建模等活动的人员来说是一个有价值的工具。 通常，您可以将其与其他学术图书馆结合起来创建全面的计算工作流程。

6. Scikit 学习

Scikit-Learn 是免费的机器学习库，以其速度和易于使用的 API 而闻名。 它基于 SciPy，包含广泛的功能，包括回归方法、数据聚类和分类工具。

该库为领先的机器学习技术提供支持，例如支持向量机、随机森林、K-Means 和梯度提升。 此外，如果您遇到任何问题，活跃的开发者社区可以为您提供宝贵的帮助。

Scikit-Learn 在各个行业都非常受欢迎，著名的例子包括用于酒店预订的 booking.com 和用于在线音乐的 Spotify。Streaming，使其成为 GitHub 上的热门选择。

7. 橙3

Orange3 是一款开源软件应用程序，专为数据挖掘、机器学习和数据可视化而设计。 它的起源可以追溯到 1996 年，当时它是由斯洛文尼亚卢布尔雅那大学的学术专家首次使用 C++ 构思和构建的。

随着时间的推移，随着对更高级和复杂功能的需求增加，专业人士开始将Python模块集成到这个框架中，扩展和改进软件的功能。

第八。 熊猫

Pandas 是 Python 中的机器学习库，提供高级数据结构和各种分析工具。 该库的一大特点是它能够仅使用一两条指令对数据执行复杂的操作。

Pandas 有许多用于分组、组合和过滤数据的内置方法，以及时间序列函数。

Pandas 确保数据操作的整个过程都很简单。 Pandas 的亮点之一是它支持重新索引、迭代、排序、聚合、串联和可视化等操作。

9. Matplotlib

Matplotlib 是一个 Python 库，包含创建静态、动画和交互式可视化所需的一切。

NumPy 是 Python 的科学计算库，是 Matplotlib 开发的基础。 在使用 NumPy 预处理数据后，您可以使用 Matplotlib 快速轻松地绘制数据。

10. 西阿诺

Theano 图书馆由蒙特利尔学习算法研究所于 2007 年创建，是设计和执行数学语句的平台。

这使您能够有效地操纵、评估和优化数学模型。 该库使用多维数组处理这些数学表达式。

11. pybrain

PyBrain – 基于 Python 的强化学习、人工智能和神经网络库的缩写 – 是一个多功能开源模块集，可用于各种机器学习任务。

PyBrain 的开发非常注重可访问性，其核心优势在于神经网络和强化学习方法。

Python 在人工智能领域的主导地位：库驱动的革命

Python 广泛的机器学习库帮助推动了人工智能领域的发展。 这些库提供了预构建的解决方案，可以加速开发、促进协作，并使您能够高效地构建复杂的应用程序。

这些库强调了 Python 对机器学习的影响，每个库都解决了数学计算、数据分析、可视化等的特定方面。

总体而言，这些工具强调了 Python 作为人工智能领域驱动力的作用。