人工智能分支技术详解Word格式.docx

1、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-LearnScikit-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

2、科学的 PythonTensorFlow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（180 teraflops）。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（11.5 petaflops）。Keras2017 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。Nump

3、yNumPy 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”（Panel Data）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（Marc Evan Jackson）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SciPySciPy

4、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，GNU Octave 和 Scilab）具有类似的使用者。 NumPy 堆栈有时也被称为 SciPy 堆栈。MatplotlibMatplotlib 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扫码进入知识分享社群