10個python常用且好用的機器學習及深度學習庫!

　　眾所周知，Python在諸多領域都有非常優異的表現，比如：人工智慧、機器學習、深度學習、網路爬蟲、遊戲開發、資料分析等，而在不同的領域中Python還內建了很多第三方庫，拿來即用，十分方便，也正因如此Python在機器學習和深度學習領域得到了很好的應用。那麼Python常用的深度學習及機器學習庫有哪些?本文為大家介紹10個python常用機器學習及深度學習庫!

　　1、Ilastik

　　Ilastik能夠給使用者提供良好的基於機器學習的生物資訊影像分析服務，利用機器學習演算法，輕鬆地分割，分類，跟蹤和計算細胞或其他實驗資料。大多數操作都是互動的，並不需要機器學習專業知識。

　　2、NLTK

　　NLTK是構建Python程式以處理自然語言的庫。它為50多個語料庫和詞彙資源提供了易於使用的介面，以及一套用於分類、分詞、詞幹、標記、解析和語義推理的文字處理庫、工業級自然語言處理庫的包裝器。

　　3、spaCy

　　spaCy是一個免費的開源庫，用於Python中的高階NLP。它可以用於構建處理大量文字的應用程式;也可以用來構建資訊提取或自然語言理解系統，或者對文字進行預處理以進行深度學習。

　　4、Matplotlib

　　Matplotlib是Python的繪相簿，它提供了一整套和matlab相似的命令API，可以生成出版質量級別的精美圖形，Matplotlib使繪圖變得簡單，在易用性和效能間取得了優異的平衡。

　　5、Seaborn

　　Seaborn是在matplotlib的基礎上進行了更高階的API封裝的Python資料視覺化庫，從而使得作圖更加容易，應該把Seaborn視為Matplotlib的補充，而不是替代物。

　　6、Orange

　　Orange是一個開源的資料探勘和機器學習軟體，提供了一系列的資料探索、視覺化、預處理以及建模元件。Orange擁有漂亮直觀的互動式使用者介面，非常適合新手進行探索性資料分析和視覺化展示;同時高階使用者也可以將其作為Python的一個程式設計模組進行資料操作和元件開發。

　　7、PyBrain

　　PyBrain是Python的模組化機器學習庫。它的目標是為機器學習任務和各種預定義的環境提供靈活、易於使用且強大的演算法來測試和比較演算法。

　　8、Milk

　　Milk是Python語言的機器學習工具包。它主要是包含許多分類器比如SVMS、K-NN、隨機森林以及決策樹種使用監督分類法，它還可執行特徵選擇，可以形成不同的例如無監督學習、密切關係傳播和由MILK支援的K-means聚類等分類系統。

　　9、Keras

　　Keras是一個用Python編寫的高階神經網路API，它能夠以TensorFlow、CNTK或者Theano作為後端執行。Keras的開發重點是支援快速的實驗，能夠以最小的時延把想法轉換為實驗結果。

　　10、CNTK

　　CNTK是一個深度學習工具包，透過有向圖將神經網路描述為一系列計算步驟。在這個有向圖中，葉節點表示輸入值或網路引數，而其他節點表示對其輸入的矩陣運算。CNTK可以輕鬆地實現和組合流行的模型型別，如CNN等。