人工智能分支技术详解Word格式.docx

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机器学习：

Scikit-learn算法

此部分内容可以帮助你解决机器学习中最难的部分，即找到正确的估计器（Estimator）。

下图可帮助快速查找文档与简介，更快了解问题并找到解决方法。

Scikit-Learn

Scikit-learn（更正式的叫法为scikits.learn）是Python的一个用于机器学习的免费库。

库中有大量的分类，回归与聚类算法，并支持向量机、随机森林、梯度提升、 

K均值与 

DBSCAN。

旨在与Python数字库NumPy和科学库SciPy进行交互。

算法

此部分旨在介绍如何根据预测分析方案选择合适的机器学习算法。

下图可以根据数据性质提出最佳算法。

用于数据科学的Python

TensorFlow

谷歌于2017年5月宣布了第二代TPU并在谷歌计算引擎中加入了对TPU的支持。

第二代TPU拥有高达180万亿次浮点运算性能（180teraflops）。

当64个TPU组合在一起时，可以提供高达11.5千万亿次浮点运算性能（11.5petaflops）。

Keras

2017年，谷歌在TensorFlow的核心库中加入了对Keras的支持。

有学者认为，认为相较于端到端的机器学习框架，Keras更适合作为接口来使用。

它提供了更高级别，更直观的抽象集合，使得无论后端科学计算库如何，都可以轻松配置神经网络。

Numpy

NumPy是针对Python的CPython参考实现，是一个非优化的字节码解释器。

针对目前版本的Python编写数学算法的运行速度相对较慢的问题，Numpy使用多维数组和函数与运算符来改写部分代码来提高运行效率。

Pandas

名称“Pandas”源于“面板数据”（PanelData）一词，是多维结构化数据集的计量经济学术语。

数据预处理

数据预处理一词已经开始渗透进流行文化中。

在2017年电影“金刚：

骷髅岛”中，演员马克·

埃文·

杰克逊（MarcEvanJackson）饰演的角色为“我们的数据处理者–史蒂夫·

伍德沃德。

用Dplyr与Tidyr进行数据预处理

SciPy

SciPy是基于NumPy数组对象进行构建，为NumPy堆栈的一部分。

包括Matplotlib，pandas和SymPy等工具，以及扩展的科学计算库集。

该NumPy堆栈与其他应用程序（如MATLAB，GNUOctave和Scilab）具有类似的使用者。

NumPy堆栈有时也被称为SciPy堆栈。

Matplotlib

Matplotlib是Python编程语言及其数学数学扩展NumPy的绘图库。

它提供了面向对象的API，用于使用Tkinter，wxPython，Qt或GTK+等通用GUI工具包将图形嵌入到应用程序中。

还有一个基于状态机（如OpenGL）的程序“pylab”接口。

接口类似MATLAB，但不鼓励使用。

Pyplot是一个matplotlib模块，他提供了一个类似MATLAB的界面。

Pyplot拥有跟MATLAB一样易上手，兼容Pyhton并且免费的优点。

数据可视化

PySpark

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