333
правки
Изменения
→Другие библиотеки для машинного обучения на Python
* SciPy<ref>[https://www.scipy.org Библиотека SciPy]</ref> {{---}} открытая библиотека высококачественных научных инструментов для языка программирования Python. SciPy содержит модули для оптимизации, интегрирования, специальных функций, обработки сигналов, обработки изображений, генетических алгоритмов, решения обыкновенных дифференциальных уравнений и других задач, обычно решаемых в науке и при инженерной разработке.
* Pandas<ref>[https://pandas.pydata.org Библиотека Pandas]</ref> {{---}} библиотека Python, которая является мощным инструментом для анализа данных. Пакет дает возможность строить сводные таблицы, выполнять группировки, предоставляет удобный доступ к табличным данным и позволяет строить графики на полученных наборах данных при помощи библиотеки Matplotlib.
* Matplotlib<ref>[https://matplotlib.org Библиотека Matplotlib]</ref> {{---}} библиотека Python для построения качественных двумерных графиков. Matplotlib является гибким, легко конфигурируемым пакетом, который вместе с NumPy, SciPy и IPython<ref>[https://ipython.org IPythonNotebook]</ref> предоставляет возможности, подобные MATLAB.
* Theano<ref>[http://deeplearning.net/software/theano/ Библиотека Theano]</ref> {{---}} расширение языка программирования Python, позволяющее эффективно вычислять математические выражения, содержащие многомерные массивы. Библиотека предоставляет базовый набор инструментов для конфигурации нейронных сетей и их обучения. Наибольшее признание данная библиотека получила в задачах машинного обучения при решении задач оптимизации. Она позволяет использовать возможности GPU без изменения кода программы, что делает ее незаменимой при выполнении ресурсоемких задач.
* Caffe<ref>[http://caffe.berkeleyvision.org Библиотека Caffe]</ref> {{---}} фреймворк для обучения нейронных сетей, созданный университетом Беркли. Как и Tensorflow, использует cuDNN для работы с видеокартами NVIDIA.
* CatBoost<ref>[https://catboost.ai Библиотека CatBoost]</ref> {{---}} библиотека с градиентным бустингом от компании Яндекс, в которой реализуется особый подход к обработке категориальных признаков, основанный на подмене категориальных признаков статистиками на основе предсказываемого значения.
* Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)<ref>[https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/ Библиотека CNTK]</ref> {{---}} фреймворк от корпорации Microsoft, предоставляющий реализации архитектур различных нейронных сетей.
==См. также==
*[[:Примеры кода на Scala|Примеры кода на Scala]]
