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关于python的机器学习
Theano是一个较老牌和稳定的机器学习python库之一，虽然目前使用的人数有所下降。但它毕竟是一个祖师级的存在，一定有它的优点所在。
Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。
Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。
Scikit-Learn源于NumPy、Scipy和Matplotlib，是一 款功能强大的机器学习python库，能够提供完整的学习工具箱（数据处理，回归，分类，聚类，预测，模型分析等），使用起来简单。不足是没有提供神经网络，以及深度学习等模型。
Python 在人工智能方面最有名的工具库主要有：Scikit-Learn Scikit-Learn 是用 Python 开发的机器学习库，其中包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工具。
python机器学习库***全集
1、***s：//pan.baidu***/s/1m8TYiZ-Na0TWN9HLydK6nQ 提取码：1234 机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。
2、***s：//pan.baidu***/s/1xB-Lnzt8eZfSl4V03onErQ？pwd=1234 本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。
3、凯塔的安装 凯塔是一个基于Python的机器学习库，因此在使用之前需要先安装Python。安装Python的方法不在本文讨论范围之内，读者可以自行搜索相关资料进行学习。安装凯塔的方法非常简单，只需要使用pip命令即可完成。
4、Anaconda是用于科学计算的Python发行版，它集成了很多关于Python科学计算的第三方库，同时提供了包管理和环境管理的功能，可方便的解决多版本Python并存、切换以及第三方包安装问题。支持运行在Linux、Windows和macOS下。
为什么使用Python来实现机器学习代码
1、numpy是科学计算用的。主要是那个array，比较节约内存，而且矩阵运算方便。成为python科学计算的利器。matplotlib是用于可视化的。只先学会XY的散点图，再加一个柱状图就可以了。其它的都可以暂时不学。几句话就成了。
2、SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法，它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库；EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎。
3、基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：（1） Python的语法清晰；（2） 易于操作纯文本文件；（3） 使用广泛，存在大量的开发文档。
4、为什么需要web框架呢？因为web框架让构建通用后端逻辑变得更简单了，这包括把不同的URL映射到Python代码块、处理数据块和生成用户在浏览器中看到的HTMl文件。
5、Python还拥有一系列非常优秀的库，这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器学习领域，这些库的价值体现得更为明显。
常用Python机器学习库有哪些
Pybrain是基于Python语言强化学习，人工智能，神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。Pattern Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。
Scikit-Learn Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。
nolearn囊括了大量的现有神经网络函数库的[_a***_]和抽象接口、大名鼎鼎的Lasagne以及一些机器学习的常用模块。 Geni***也是一个用Python编写的深度学习小工具，***用高效的算法来处理大规模文本数据。
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