從事python機器學習，這些三方庫很重要!

　　很多人之所以喜歡python，不僅僅因為簡單易學、容易入門，更多是因為python有強大的第三方庫，那麼在機器學習中，python有哪些庫可以使用呢?

　　1、Scikit-learn：最流行的ML庫之一，支援很多監督學習和非監督學習演算法。基於兩個python庫，Numpy 和 Scipy，為常見的機器學習和資料探勘提供一組演算法，聚類、迴歸和分類。

　　2、Tensorflow：當你使用python編寫程式碼，你可以編譯和執行在你的CPU或者GPU上，你不需要寫C++或者CUDA的程式碼，可以執行在GPU叢集上。

　　3、Theano：另一個用於數值計算的優秀類庫，類似於Numpy。Theano允許你高效定義，最佳化和評估涉及多維陣列的數學表示式。與眾不同的是它利用計算機的GPU，能夠比單獨在CPU上執行時快100倍進行資料密集型計算。

　　4、Pandas：非常流行的一個庫，提供簡單易用且直觀的高效資料結構，有許多內建的方法來分組、組合資料和過濾以及執行時間序列分析。可以輕鬆地從sql資料庫、CSV、Excel、JSON檔案等不同來源獲取資料，並對資料進行操作。

　　5、Seaborn：一個流行的視覺化庫，建立在Matplotlib的基礎之上，是一個高階庫，意味著更容易生成某些型別的圖，包含熱圖、時間序列等。