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整理了 47 个 Python 人工智能库
The following article is from Python自动化办公社区 Author 阿K&小熊
Python
核心库
Python
机器学习
特点:Theano 是一个 Python 库,专门用于定义、优化、求值数学表达式,效率高,适用于多维数组。特别适合做机器学习。一般来说,使用时需要安装 Python 和 Numpy 。
Python
深度学习
特点:ChainerCV是一个基于Chainer用于训练和运行计算机视觉任务的神经网络工具。它涵盖了计算机视觉模型的高质量实现,以及开展计算机视觉研究的必备工具集。
// 14. PyLearn2库官网:
http://github.com/lisa-lab/pylearn2
特点:Pylearn2是一个基于Theano的机器学习库,它的大部分功能是基于Theano顶层实现的。这意味着用户可以用数学表达式去编写Pylearn2插件(新模型、算法等)。
// 15.Hebel库官网:https://www.oschina.net/p/hebel/
特点:Hebel 是一个通过 PyCUDA 库使用 GPU CUDA 来加速建立神经网络的深度学习库。它实现了几类最重要的神经网络模型,提供各种激活函数和训练模型。
// 16.Neurolab库官网:https://pythonhosted.org/neurolab/
特点:neurolab是一个简单而强大的Python神经网络库。包含基于神经网络、训练算法和灵活的框架来创建和探索其他神经网络类型。
// 17.TensorFlow 库
http://caffe.berkeleyvision.org/
特点:Caffe是由Berkeley Vision and Learning Center(BVLC)建立的深度学习框架。它是模块化的,速度极快。
Python
分布式深度学习库
// 24.Mxnet库
特点:sklearn-theano的功能所在。你不能用它从头到尾的训练一个模型,但它的神奇之处就是可以把网络作为特征提取器。
Python
自然语言处理
https://spacy.io/
特点:SpaCy 是一个 Python 和 CPython 的 NLP 自然语言文本处理库。SpaCy主要功能包括分词、词性标注、词干化、命名实体识别、名词短语提取等等。
// 28.PKUSeg 库官网:https://pypi.org/project/pkuseg/
特点:PKUSeg-Python 是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一个高准确度的中文分词工具包。PKUSeg-Python 简单易用,支持多领域分词,在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率。
特点:Gensim 是一个相当专业的主题模型 Python 工具包。在文本处理中,比如商品评论挖掘,有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度,以此衡量评论的客观性。评论和商品描述的相似度越高,说明评论的用语比较官方,不带太多感情色彩,比较注重描述商品的属性和特性,角度更客观。Gensim 就是 Python 里面计算文本相似度的程序包。
特点:Stanford CoreNLP 提供了一套人类语言技术工具。支持多种自然语言处理基本功能,Stanford CoreNLP 是它的一个 Python 接口。Stanford CoreNLP 主要功能包括分词、词性标注、命名实体识别、句法结构分析和依存分析等等。
Python
计算机视觉
Python
生物/化学
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1、用 Python 做了一个 "盯盘机器人",还能邮件通知你!
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