Python机器学习：10个受欢迎的机器学习函数介绍

Python机器学习是一种类似于人工智能的技术，可用于开发各种应用程序。它主要用于分析、建模、训练和预测数据。 Python机器学习是一个基于Python编程语言和一些Python库的开源平台。在这篇文章中，让我们来了解一下10个受欢迎的Python机器学习函数。

1. NumPy (Numeric Python)

NumPy是一个用来处理数值数据的Python库，它包含大量的数学函数，如矩阵、线性代数、随机数等。NumPy可以和其他Python数据科学工具协同工作，如Pandas、SciPy等。

2. Pandas (Python Data Analysis Library)

Pandas是一个用于数据处理的Python库，包括数据分析、数据清洗、可视化等，可以处理不同格式的文件，如CSV文件、Excel表格等。

3. SciPy (Scientific Python)

SciPy是一个用于科学计算的Python库，它包含许多科学计算函数，如数学、科学、工程和计算物理等。

4. Scikit-learn (Machine learning in Python)

Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，它包含大量的机器学习函数，如分类、聚类、回归等。Scikit-learn使用NumPy、SciPy和Pandas等Python库进行数据处理和分析。它可以用于各种学习任务，如模型选择、特征提取、模型评估等。

5. Matplotlib (Python plotting)

Matplotlib是一个用于绘制2D图形的Python库。它可以绘制各种类型的图形，如线图、散点图、柱状图等。

6. TensorFlow (Google’s machine learning API)

TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的Python库。它由Google开发，并且可以用于构建各种类型的机器学习模型，如神经网络、卷积神经网络等。

7. Keras (High-level neural networks API)

Keras是一个高级别的神经网络API，它可以在TensorFlow或Theano等底层类库之上构建和训练神经网络。它支持各种类型的神经网络，如卷积神经网络、循环神经网络等。

8. PyTorch (Tensors and dynamic neural networks in Python)

PyTorch是一个用于深度学习的Python库。它可以用于构建神经网络和其他深度学习模型。PyTorch支持自动微分和动态计算图，使它比其他深度学习库更加灵活和高效。

9. OpenCV (Open Source Computer Vision Library)

OpenCV是一个用于计算机视觉的Python库。它可以用于实现各种图像和视频处理任务，如图像分割、对象检测等。

10. NLTK (Natural Language Toolkit)

Natural Language Toolkit是一个用于自然语言处理的Python库。它包含各种处理文本的函数，如分词、词性标注、句子分割等。它可以用于各种自然语言处理任务，如情感分析、文本分类等。

总的来说，Python机器学习相当权威，它的形态也是流行的。不管旧新，它都会在Python机器学习领域中占据一席之地。这些库都有着广泛的用途，并可以用于各种不同类型的机器学习和数据科学应用。