Изменения

==Другие библиотеки для машинного обучения на Python==

* 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.

* 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.

* 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.

* Gensim<ref>[https://radimrehurek.com/gensim/ Библиотека Gensim]</ref> {{---}} инструмент для автоматической обработки языка, основанный на машинном обучении. В Gensim реализованы алгоритмы дистрибутивной семантики word2vec и doc2vec, он позволяет решать задачи тематического моделирования и выделять основные темы текста или документа.

* Xgboost<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.

* 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.

==См. также==