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Python
机器学习需要用到的库
Python
是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的
库，再加上其简单、易学、速度快、开源免费、可移植性、可扩展性以及面向对
象的特点，
Python
成为
2017
年最受欢迎的最受欢迎的编程语言！
人工智能是当前最热门话题之一，机器学习技术是人工智能实现必备技能，
Python
编程语言含有最有用的机器学习工具和库，
以下是
Python
开发工程师必
知的十大机器学习库！
一、
Scikit-Learn
在机器学习和数据挖掘的应用中，
Scikit-Learn
是一个功能强大的
Python
包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。
二、
Statsmodels
Statsmodels
是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，
主要用于预测性和探
索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用
Statsmodels
是非常合适的。
三、
PyMC
PyMC
是做“贝叶斯曲线”的工具，其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收
敛的诊断工具，也包含一些层次模型。
四、
Gensim
Gensim
被称为“人们的主题建模工具”，其焦点是狄利克雷划分及变体，
其支持自然语言处理，
能将
NLP
和其他机器学习算法更容易组合在一起，
还引用
了
的基于递归神经网络的文本表示法
word2vec
。
...)
