以下是本博客將涵蓋的主題列表:
數據科學和機器學習簡介為什麽要用Python做數據科學和機器學習？用於數據科學和機器學習的Python庫用於統計的Python庫用於可視化的Python庫用於機器學習的Python庫用於深度學習的Python庫用於自然語言處理的Python庫數據科學和機器學習簡介
當我開始研究數據科學和機器學習的時候，這個問題總是最困擾我。是什麽引起了圍繞這兩個話題的熱議？
Hum和我們產生的數據量有很大關系。數據是推動ML模式所需的燃料，而既然我們處在大數據時代，就很清楚為什麽數據科學被視為這個時代最有前途的工作角色！
我會說，數據科學和機器學習是技能，而不僅僅是技術。它們是從數據中獲得有用見解和通過建立預測模型解決問題所需的技能。
從形式上來說，它們是這樣定義的。
數據科學是從數據中提取有用信息解決實際問題的過程。
機器學習就是通過提供大量數據，讓機器學習如何解決問題的過程。
這兩個領域是高度相互關聯的。
機器學習是數據科學的壹部分，它使用ML算法和其他統計技術來理解數據如何影響和發展業務。
為什麽要用Python？
Python在機器學習和數據科學最流行的編程語言中排名第壹。我們來了解壹下原因。
易學:Python使用了非常簡單的語法，可以用來實現簡單的計算，比如在壹個復雜的過程中添加兩個字符串，比如構建壹個復雜的ML模型。代碼少:實現數據科學和機器學習涉及無數算法。感謝Python對預定義包的支持，我們不用寫算法了。為了讓事情變得簡單，Python提供了壹種“邊編碼邊檢查”的方法，從而減輕了測試代碼的負擔。預建庫:？Python有超過100個預建庫，用於實現各種ML和深度學習算法。因此，每當您想要在數據集上運行算法時，您需要做的就是用壹個命令安裝和加載必要的包。預建庫的例子包括NumPy、Keras、Tensorflow、Pytorch等。平臺獨立:？Python可以在多種平臺上運行，包括Windows、macOS、Linux、Unix等等。將代碼從壹個平臺轉移到另壹個平臺時，可以使用PyInstaller之類的軟件包，它將解決所有的依賴問題。大量的社區支持:除了大量的支持者之外，Python還有許多社區、團體和論壇，程序員可以在那裏發表自己的錯誤並互相幫助。Python庫
Python在AI和ML領域受歡迎的壹個最重要的原因是Python提供了數千個內置函數和方法的內置庫，可以輕松地對數據進行分析、處理、加工和建模。。在下壹節中，我們將討論用於以下任務的庫:
統計分析數據的可視化數據建模和機器學習深度學習的NLP統計分析
統計學是數據科學和機器學習最基礎的基礎之壹。所有的ML和DL算法和技術都是基於統計學的基本原理和概念。
Python附帶了大量僅用於統計分析的庫。在這篇博客中，我們將關註頂級統計軟件包，這些軟件包提供內置函數來執行最復雜的統計計算。
以下是用於統計分析的頂級Python庫列表:
統計模型
NumPy或數字Python是最常用的Python庫之壹。該庫的主要功能是支持數學和邏輯運算的多維數組。NumPy提供的函數可用於索引、分類、整形和傳輸圖像和聲波，它們是多維實數數組。
以下是NumPy的功能列表:
對於機器學習算法(如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯等)是必要的。)來執行簡單到復雜的數學和科學計算，對多維數組對象的強大支持，並設置處理數組元素的傅立葉變換和數據處理例程來執行線性代數計算。SciPy
建立在NumPy基礎上的SciPy庫是壹組子包，可以幫助解決與統計分析相關的最基本的問題。SciPy庫用於處理NumPy庫定義的數組元素，所以通常用於計算NumPy無法完成的數學方程。
以下是SciPy的功能列表:
它與NumPy數組壹起使用，提供了壹個平臺和許多數學方法，如數值積分和優化。它有壹組子包，可用於矢量量化、傅立葉變換、積分、插值等。提供完整的線性代數函數堆棧，可用於更高級的計算，如使用k-means算法的聚類。提供信號處理、數據結構和數值算法的支持，創建稀疏矩陣。熊貓
Pandas是另壹個重要的統計數據庫，主要用於統計、金融、經濟、數據分析等領域。該庫依靠NumPy數組來處理Pandas數據對象。NumPy、Pandas和SciPy在進行科學計算和數據處理時都非常依賴彼此。
我經常被要求在熊貓NumPy和SciPy中選擇最好的，但我更喜歡用它們，因為它們彼此非常依賴。Pandas是處理大量數據的最佳庫之壹，而NumPy對多維數組有極好的支持。另壹方面，Scipy提供了壹組執行大多數統計分析任務的子包。
以下是熊貓的功能列表:
使用預定義和自定義的索引創建快速高效的DataFrame對象。它可以用來處理大型數據集和執行子集，數據切片，索引等。提供用於創建Excel圖表和執行復雜數據分析任務的內置函數，如描述性統計分析、數據整理、轉換、操作、可視化等。提供處理時間序列數據的統計模型。
StatsModels Python軟件包建立在NumPy和SciPy之上，是創建統計模型、數據處理和模型評估的最佳選擇。除了使用SciPy庫中的NumPy數組和科學模型，還集成了Pandas進行有效的數據處理。該圖書館以統計計算、統計測試和數據探索而聞名。
以下是StatsModels的功能列表:
在NumPy和SciPy庫中找不到的執行統計測試和假設測試的最佳庫。提供R型公式的實現，實現更好的統計分析。屬於統計人員常用的R語言。由於它廣泛支持統計計算，通常用於實現廣義線性模型(GLM)和普通最小二乘線性回歸(OLM)模型。統計檢驗，包括假設檢驗(零理論)，都是用StatsModels庫完成的。因此，它們是用於統計分析的最常用和最有效的Python庫。現在我們進入數據科學和機器學習的數據可視化部分。
數據可視化
圖說1000多字。我們都聽說過藝術語錄，但數據科學和機器學習也是如此。
數據可視化是通過圖形表示有效地表達來自數據的關鍵見解。包括圖形、圖表、思維導圖、熱圖、直方圖、密度圖等的實現。研究各種數據變量之間的相關性。
在這篇博客中，我們將重點介紹最好的Python數據可視化軟件包，它們提供了內置函數來研究各種數據函數之間的依賴關系。
以下是用於數據可視化的頂級Python庫列表:
matplotlibmatplotlibplotybokhmatplotlib
Matplotlib是Python中最基礎的數據可視化軟件包。它支持各種圖形，如直方圖、條形圖、功率譜、誤差圖等。它是壹個二維圖形庫，可以生成清晰的圖形，對於探索性數據分析(EDA)非常重要。
這是Matplotlib的函數列表:
Matplotlib通過提供選擇合適的線條樣式、字體樣式和格式化軸等功能，使得繪制圖形變得極其容易。您創建的圖形可以幫助您清楚地了解趨勢和模式，並將它們關聯起來。它們通常是推理定量信息的工具。它包含Pyplot模塊，該模塊提供了壹個非常類似於MATLAB用戶界面的界面。這是Matplotlib軟件包最好的功能之壹。提供面向對象的API模塊，使用GUI工具(如Tkinter、wxPython、Qt等)將圖形集成到應用中。).Matplotlib
Matplotlib庫構成了Seaborn庫的基礎。與Matplotlib相比，Seaborn可以用來創建更具吸引力和描述性的統計圖表。除了對數據可視化的廣泛支持，Seaborn還提供了壹個內置的數據集API，用於研究多個變量之間的關系。
以下是Seaborn的功能列表:
提供用於分析和可視化單變量和雙變量數據點以及將數據與其他數據子集進行比較的選項。支持各種目標變量的線性回歸模型的自動統計估計和圖形表示。通過提供執行高級抽象的功能，構建了用於構建多圖網格的復雜可視化。它內置了許多主題，可用於樣式設置和創建matPlotylib plot。
Ploty是最著名的圖形化Python庫之壹。它提供交互式圖形來理解目標變量和預測變量之間的相關性。它可以用於分析和可視化統計、金融、商業和科學數據，以生成清晰的圖表、子圖表、熱圖、3D圖表等。
這是使Ploty成為最好的可視化庫之壹的特性列表:
它擁有30多種圖表類型，包括3D圖表、科學和統計圖表、SVG地圖等，實現清晰的可視化。使用Ploty的Python API，您可以創建由圖表、圖形、文本和Web圖像組成的公共* * */私有儀表盤。用Ploty創建的可視化是以JSON格式序列化的，所以妳可以很容易地在不同的平臺上訪問它們，比如R，MATLAB和Julia。它帶有壹個名為Plotly Grid的內置API，允許您將數據直接導入到Ploty環境中。散景
Bokeh是Python中交互性最強的庫之壹，可用於構建Web瀏覽器的描述性圖形表示。它可以方便地處理龐大的數據集和建立通用圖，有助於開展廣泛的EDA。Bokeh提供了定義最完善的功能來構建交互式繪圖、儀表盤和數據應用程序。
這是散景的功能列表:
使用簡單的命令幫助您快速創建復雜的統計圖表，並支持HTML、筆記本和服務器格式的輸出。還支持多種語言綁定，包括R、Python、lua、Julia等。Flask和django也集成了Bokeh，所以妳也可以在這些應用上表現可視化效果。它提供了轉換成其他庫(如matplotlib、seaborn、ggplot等)編寫的可視化文件的支持。).因此，這些是對數據可視化最有用的Python庫。現在，我們來討論壹下用來實現整個機器學習過程的頂級Python庫。
機器學習
創建壹個可以準確預測結果或解決特定問題的機器學習模型是任何數據科學項目中最重要的部分。
實現ML，DL等。涉及到編寫數千行代碼，當妳想創建壹個模型通過神經網絡解決復雜問題時，這可能會變得更加麻煩。好在我們不需要寫什麽算法，因為Python自帶了幾個軟件包，只是用來實現機器學習的技術和算法。
在這篇博客中，我們將關註頂級ML軟件包，這些軟件包提供內置函數來實現所有ML算法。
以下是用於機器學習的頂級Python庫列表:
sci kit-learnxgboosteli 5 sci kit-learn
Scikit-learn是最有用的Python庫之壹，也是數據建模和模型評估的最佳庫。它有無數的功能，唯壹的目的就是創建模型。它包含了所有有監督和無監督的機器學習算法，也具有定義明確的用於集成學習和促進機器學習的功能。
以下是Scikit學習的功能列表:
提供壹組標準數據集，幫助妳開始機器學習。例如，著名的Iris數據集和波士頓房價數據集就是Scikit-learn庫的壹部分。用於執行監督和非監督機器學習的內置方法。這包括問題解決、聚類、分類、回歸和異常檢測。通過內置的特征提取和特征選擇功能，它可以幫助識別數據中的重要屬性。它提供了壹種執行交叉驗證來評估模型性能的方法，還提供了壹種參數調整功能來優化模型性能。XGBoost
XGBoost代表“極端梯度增強”，是實現增強機器學習的最佳Python軟件包之壹。LightGBM和CatBoost等庫也配備了定義良好的函數和方法。建立這個庫的主要目的是實現梯度提升，用於提高機器學習模型的性能和精度。
以下是它的壹些主要功能:
這個庫最初是用C ++編寫的，被認為是提高機器學習模型性能最快、最有效的庫之壹。核心的XGBoost算法可以並行化，可以有效利用多核計算機的功能。這也使得該庫足夠強大，可以處理大量數據集並跨數據集網絡工作。提供用於執行交叉驗證、參數調整、正則化和處理缺失值的內部參數，還提供與scikit-learn兼容的API。這個庫經常被用於頂級數據科學和機器學習競賽，因為它已經被證明優於其他算法。ElI5
ELI5是另壹個專註於提高機器學習模型性能的Python庫。該庫相對較新，通常與XGBoost、LightGBM、CatBoost等壹起使用。提高機器學習模型的準確性。
以下是它的壹些主要功能:
提供與Scikit-learn軟件包的集成，以表達功能重要性並解釋決策樹和基於樹的集成的預測。它對XGBClassifier、XGBRegressor、LGBMClassifier、LGBMRegressor、catboostClassifier、CatBoostRegressor和CatBoost所做的預測進行了分析和解釋。它支持實現各種算法來檢查黑盒模型，包括文本解釋器模塊，它允許您解釋文本分類器做出的預測。有助於分析scikit學習壹般線性模型(GLM)的權重和預測，包括線性回歸和分類器。深度學習
機器學習和人工智能最大的進步就是通過深度學習。隨著深度學習的引入，現在可以建立復雜的模型和處理龐大的數據集。幸運的是，Python提供了最好的深度學習軟件包來幫助構建有效的神經網絡。
在這篇博客中，我們將重點介紹為實現復雜神經網絡的內置功能提供頂級深度學習軟件包。
以下是深度學習的頂級Python庫列表:
TensorFlowPytorchKerasTensorFlow
TensorFlow是深度學習最好的Python庫之壹，是壹個跨各種任務的數據流編程開源庫。它是壹個符號數學庫，用於構建強大而精確的神經網絡。它提供了壹個直觀的多平臺編程接口，並可以在廣泛的領域進行高度擴展。
以下是TensorFlow的壹些關鍵功能:
它允許您建立和訓練多個神經網絡，以幫助適應大型項目和數據集。除了支持神經網絡之外，它還提供了執行統計分析的函數和方法。例如，它內置了創建概率模型和貝葉斯網絡的函數(如Bernoulli、Chi2、Uniform、Gamma等。).該庫提供了分層組件，可以對權重和偏差進行分層操作，也可以通過實現正則化技術(如批量標準化、丟包等)來提高模型的性能。).它附帶了壹個名為TensorBoard的可視化程序，可以創建交互式圖形和可視化圖形，以了解數據函數的依賴關系。壹款開源機器學習框架
Pytorch是基於Python的開源科學計算軟件包，用於在大數據集上實現深度學習技術和神經網絡。臉書積極使用這個庫來開發神經網絡，以幫助完成各種任務，如人臉識別和自動標記。
以下是Pytorch的壹些主要功能:
提供易於使用的API，以便與其他數據科學和機器學習框架集成。和NumPy壹樣，Pytorch提供了壹個叫做Tensors的多維數組。與NumPy不同，它甚至可以在GPU上使用。它不僅可以用於大規模神經網絡的建模，還提供了壹個具有200多種數學運算的接口，用於統計分析。創建動態計算圖，在每個代碼執行點建立動態圖。這些圖表有助於時間序列分析和實時銷售預測。克拉斯
Keras被認為是Python中最好的深度學習庫之壹。它為神經網絡的構建、分析、評價和改進提供了全面的支持。Keras基於Theano和TensorFlow Python庫構建，為構建復雜的大規模深度學習模型提供了額外的功能。
以下是Keras的壹些主要特性:
為各類神經網絡的構建提供支持，即完全連接、卷積、匯集、循環、嵌入等。對於大型數據集和問題，這些模型可以進壹步組合，創建壹個完整的神經網絡，它內置了執行神經網絡計算的函數，如定義層、目標、激活函數、優化器和大量工具，更容易處理圖像和文本數據。它有壹些預處理數據集和訓練模型，包括MNIST，VGG，Inception，SqueezeNet，ResNet等。它易於擴展，支持添加包括函數和方法在內的新模塊。自然語言處理
妳有沒有想過谷歌如何正確預測妳在搜索什麽？Alexa，Siri和其他聊天機器人背後的技術是自然語言處理。NLP在基於人工智能的系統設計中發揮了巨大的作用，它有助於描述人類語言和計算機之間的交互。
在這篇博客中，我們將關註頂級自然語言處理包，這些包提供內置函數來實現基於人工智能的高級系統。
這是自然語言處理的頂級Python庫列表:
NLTKspaCyGensimNLTK(自然語言工具包)
NLTK被認為是分析人類語言和行為的最佳Python軟件包。NLTK庫是大多數數據科學家的首選。它提供了壹個易於使用的界面，包括50多種語料庫和詞匯資源，有助於描述人與人之間的交互，構建基於AI的系統(如推薦引擎)。
以下是NLTK庫的壹些關鍵功能:
為文本分析分類、標註、詞幹、標註、解析和語義推理提供壹套數據和文本處理方法。包含工業NLP庫的包裝器，用於構建復雜的系統來幫助對文本進行分類，並找到人類語言的行為趨勢和模式。它有描述計算語言學實現的全面指南和完整的API文檔指南，可以幫助所有新手開始使用NLP。它有壹個龐大的用戶和專業人士社區，提供全面的教程和快速指南來學習如何使用Python進行計算語言學。寬大的
SpaCy是壹個免費的開源Python庫，用於實現高級自然語言處理(NLP)技術。當妳處理大量的文本時，理解文本的形態意義以及如何對它們進行分類以理解人類語言是很重要的。這些任務可以通過空間輕松完成。
以下是空間庫的壹些關鍵功能:
除了語言計算，spaCy還提供了壹個單獨的模塊來建立、訓練和測試統計模型，從而更好地幫助妳理解單詞的含義。內置各種語言註釋，可以幫妳分析句子的語法結構。這不僅有助於理解測試，也有助於找到句子中不同單詞之間的關系。它可用於對包含縮寫和多個標點符號的復雜嵌套標記應用標記化。除了非常強大和快速，spaCy還提供了超過51語言的支持。根西姆
Gensim是另壹個開源Python軟件包。其建模旨在從大規模文檔和文本中提取語義主題，從而通過統計模型和語言計算來處理、分析和預測人類行為。無論數據是原始數據還是非結構化數據，都具有處理海量數據的能力。
以下是Genism的壹些主要功能:
它可以用於構建壹個模型，通過理解每個單詞的統計語義來有效地對文檔進行分類。擁有Word2Vec、FastText、潛在語義分析等文本處理算法。這些算法研究文檔中的統計模式，以過濾掉不必要的單詞，並建立僅具有重要功能的模型。提供可以導入和支持各種數據格式的I/O包裝器和讀取器。它有壹個簡單而直觀的界面，初學者可以很容易地使用。API學習曲線也很低，這也解釋了為什麽很多開發者喜歡這個庫。