Изменения

Scikit-learn<ref>[https://scikit-learn.org/stable/ Библиотека scikit-learn]</ref> {{---}} библиотека машинного обучения на языке программирования Python с открытым исходным кодом. Содержит реализации практически всех возможных преобразований, и нередко ее одной хватает для полной реализации модели. В данной библиотеки реализованы методы разбиения датасета на тестовый и обучающий, вычисление основных метрик над наборами данных, проведение [[кросс-валидации|Кросс-валидация]]^{[на 28.01.19 не создан]}. В библиотеке также есть основные алгоритмы машинного обучения: [[Линейная регрессия|линейной регрессии|Линейная регрессия]] (^{[на 28.01.19 не создан]} и ее её модификаций Лассо, гребневой регрессии), [[опорных векторов|Метод опорных векторов (SVM)|опорных векторов]]^{[на 28.01.19 не создан]}, [[Дерево решений и случайный лес|решающих деревьев и лесов]] и др. Есть и реализации основных методов [[Кластеризация|кластеризации]]. Кроме того, библиотека содержит постоянно используемые исследователями методы работы с признаками: например, понижение размерности [[Метод главных компонент (PCA)|методом главных компонент]]^{[на 28.01.19 не создан]}. Частью пакета является библиотека imblearn<ref>[https://imbalanced-learn.readthedocs.io/en/stable/index.html Библиотека imbalanced-learn]</ref>, позволяющая работать с разбалансированными выборками и генерировать новые значения.

{{Main|Линейная регрессия|l1=Линейная регрессия^{[на 28.01.19 не создан]}}}

{{Main|Метрический классификатор и метод ближайших соседей#Пример использования (через scikit-learn)|l1=Метрический классификатор и метод ближайших соседей: пример через scikit-learn}} 

{{Main|Дерево решений и случайный лес#Примеры использования (в scikit-learn)|l1=Дерево решений и случайный лес: пример через scikit-learn}} 

Построение и обучение двух моделей. Первая на основе [[Байесовская классификация | Байесовской классификации]]^{[на 28.01.19 не создан]}, а вторая использует метод опорных векторов:

{{Main|Метод опорных векторов (SVM)|l1=Метод опорных векторов (SVM) ^{[на 28.01.19 не создан]}}}

{{Main|EM-алгоритм|l1=EM-алгоритм^{[на 28.01.19 не создан]}}}

{{Main|Уменьшение размерности#Пример кода scikit-learn|l1=Уменьшение размерности: пример через scikit-learn}}

* NumPy<ref>[http://www.numpy.org Библиотека NumPy]</ref> {{---}} библиотека, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами. Данная библиотека предоставляет реализации вычислительных алгоритмов (в виде функций и операторов), оптимизированные для работы с многомерными массивами. В результате любой алгоритм, который может быть выражен в виде последовательности операций над массивами (матрицами) и реализованный с использованием NumPy, работает так же быстро, как эквивалентный код, выполняемый в MATLAB<ref>[https://www.mathworks.com/products/matlab.html MATLAB]</ref>.;* 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.;

* Tenzorflow<ref>https://www.tensorflow.org</ref> - открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигая качества человеческого восприятия. Широко применяется в бизнес-приложениях.* PyTorch<ref>[https://pytorch.org Библиотека PyTorch]</ref> {{---}} библиотека для глубокого обучения, созданная на базе Torch<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Torch_(machine_learning) Torch]</ref> и развиваемая компанией Facebook. Две ключевые функциональности данной библиотеки {{---}} тензорные вычисления с развитой поддержкой ускорения на GPU (OpenCL) и глубокие нейронные сети на базе системы autodiff.;* 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.;

* NLTK<ref>[https://www.nltk.org Библиотека NLTK]</ref> {{---}} пакет библиотек и программ для символьной и статистической обработки естественного языка, написанных на языке программирования Python.;

* [[XGBoost|Xgboost]]^{[на 28.01.19 не создан]}<ref>[https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/index.html Библиотека Xgboost]</ref> {{---}} библиотека с реализацией градиентного бустинга, которая для выбора разбиения использует сортировку и модели, основанные на анализе гистограмм.;* LightGBM<ref>[http://www.dmtk.io Библиотека LightGBM]</ref> {{---}} фреймворк с реализацией градиентного бустинга от корпорации Microsoft. Является частью проекта Microsoft DMTK, посвященного реализации подходов машинного обучения для .Net.;

*[[:Примеры кода на R|Примеры кода на R]]^{[на 28.01.19 не создан]}