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python3机器学习库
您不一定非要成为数据科学家而着迷于机器学习世界，但是一些旅行指南可能会帮助您导航广阔的宇宙，其中还包括大数据，人工智能，深度学习以及大量知识统计和分析。 （“深度学习”和“机器学习”通常可以互换使用，因此要获得可帮助您理解差异的快速术语入门，请阅读Nvidia的博客文章 ）”
在本文中，我将介绍三个最受欢迎的Python机器学习库。
发行于近十年前，主要由蒙特利尔大学的机器学习小组开发，是机器学习社区中最常用的CPU和GPU数学编译器之一。 2016年的论文《 提供了对该库的全面概述。 该论文解释说：“已经开发了几种软件包，以基于Theano的优势，具有更高级别的用户界面，更适合于某些目标。” “开发了和的目的是使深度学习模型和训练算法的体系结构易于表达为Theano评估的数学表达式。另一个例子是PyMC3，这是一种概率编程框架，使用Theano来为自动渐变，并生成C代码以快速执行。” （Keras和Lasagne在TensorFlow和Theano之上运行。）
Theano 有25,000多个提交和近300个贡献者，并且已经被分叉了近2,000次。
有关视频教程，请观看Martin Andrews撰写的PyCon Singapore 2015演讲，《 ：
是一个使用数据流图进行数值计算的开源库，它是开源世界的新手，但是这个由Google领导的项目已经有近15,000个提交和600多个贡献者，其上有近12,000个星星 。
在第一本《 ，TensorFlow被选为 。 在最新的《 ，TensorFlow多次亮相。 我们将该项目列入了值得关注的列表。 我们还从Josh Simmons的一篇文章中了解了基于TensorFlow的项目Magenta， 。 Simmons说，Magenta致力于推动机器智能在音乐和艺术创作方面的最新发展，并建立艺术家，编码人员和机器学习研究人员的协作社区。 Rachel Roumeliotis在她还提到了TensorFlow中的一些语言，这些语言为AI提供支持。
TensorFlow 1.0于2月中旬推出。 说：“ TensorFlow在成立的第一年就帮助研究人员，工程师，艺术家，学生和其他许多人在语言翻译，早期发现皮肤癌以及预防糖尿病失明等方面取得了进展。”
要了解有关TensorFlow的更多信息，请阅读的DZone系列或观看TensorFlow Dev Summit 2017的直播记录：
（发音为sy-kit 基于NumPy，SciPy和Matplotlib构建，在OkCupid上 Spotify工程师将其用于音乐推荐，以帮助评估和改进他们的配对系统，以及在Birchbox进行新产品开发的探索阶段。
Scikit-learn 有将近22,000个提交和800个贡献者。
对于免费教程，阅读 在该项目的网站，或观看塞巴斯蒂安Raschka的PyData芝加哥2016交谈， 。
翻译自:
python3机器学习库
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