Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Обзор библиотек для машинного обучения на Python

608 байт добавлено, 16:38, 19 июня 2019
Вспомогательные библиотеки
* 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 IPython Notebook]</ref> предоставляет возможности, подобные MATLAB.
* [https://github.com/HIPS/autograd Autograd] - Библиотека автодифференциирования функций на numpy. ПОзволяет делать простые нейросети и оптимизацию научных расчётов. Для тяжёлого лучше использовать GPU-библиотеки.
* [https://github.com/google/jax JAX] - улучшенный autograd.
* [https://github.com/ofnote/tsalib Tensor shape annotation lib] - позволяет назначить измерениям тензора человекочитаемые метки
===Библиотеки для глубокого обучения===
Анонимный участник

Навигация