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机器学习

今天佛山达内培训的小编也将给大家相应的分享几个it技术领域方面的几个内容，下面就一起来看看下面这些内容：

一、SciKit-Learn

Scikits 是 SciPy Stack 的附加软件包，专为特定功能(如图画处理和辅助机器学习)而设计。在后者方面，其中最出色的一个是 scikit-learn。该软件包构建于 SciPy 之上，并许多运用其数学操作。

scikit-learn 有一个简洁和共同的接口，可利用常见的机器学习算法，让我们可以简单地在生产中应用机器学习。该库结合了质量很好的代码和良好的文档，易于运用且有着非常高的功能，是运用 Python 进行机器学习的实际上的行业标准。

深度学习：Keras / TensorFlow / Theano

在深度学习方面，Python 中最出色和最便利的库之一是 Keras，它可以在 TensorFlow 或者 Theano 之上运行。让我们来看一下它们的一些细节。

二、Theano

首先，让我们谈谈 Theano。Theano 是一个 Python 包，它定义了与 NumPy 类似的多维数组，以及数学运算和表达式。该库是通过编译的，使其在所有架构上能够高效运行。这个库最初由蒙特利尔大学机器学习组开发，主要是为了满意机器学习的需求。

要注意的是，Theano 与 NumPy 在底层的操作上紧密集成。该库还优化了 GPU 和 CPU 的运用，使数据密集型计算的功能更快。

功率和稳定性调整允许更准确的成果，即便是非常小的值也可以，例如，即便 x 很小，log(1+x) 也能得到很好的成果。

三、TensorFlow

TensorFlow 来自 Google 的开发人员，它是用于数据流图计算的开源库，专门为机器学习设计。它是为满意 Google 对练习神经网络的高要求而设计的，是基于神经网络的机器学习体系 DistBelief 的继任者。然而，TensorFlow 并不是谷歌的科学专用的——它也足以支持许多真实世界的应用。

TensorFlow 的要害特征是其多层节点体系，可以在大型数据集上快速练习人工神经网络。这为 Google 的语音识别和图画识别供给了支持。

四、Keras

最后，我们来看看 Keras。它是一个使用高层接口构建神经网络的开源库，它是用 Python 编写的。它简单易懂，具有高级可扩展性。它使用 Theano 或 TensorFlow 作为后端，但 Microsoft 现在已将 CNTK(Microsoft 的认知工具包)集成为新的后端。

其简约的设计旨在通过建立紧凑型系统进行快速和容易的实验。

Keras 极其容易上手，而且可以进行快速的原型设计。它完全使用 Python 编写的，所以本质上很高层。它是高度模块化和可扩展的。尽管它简单易用且面向高层，但 Keras 也非常深度和强大，足以用于严肃的建模。

Keras 的一般思想是基于神经网络的层，然后围绕层构建一切。数据以张量的形式进行准备，第一层负责输入张量，最后一层用于输出。模型构建于两者之间。

如果大家想了解更多的IT技术，或者想学一门专业的it技术，欢迎来佛山达内培训机构进行更多的咨询和了解。