原文：
www.kdnuggets.com/2023/01/7-best-libraries-machine-learning-explained.html
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机器学习库是构建和部署机器学习模型的重要工具
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它们提供了一系列功能和算法，可用于训练和测试模型，并基于数据进行预测和决策。
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有许多不同的机器学习库可供选择，每个库都有其自身的优势和能力，因此选择适合你项目的库非常重要。
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机器学习库是机器学习生态系统的重要组成部分，全球的开发者和数据科学家广泛使用它们。
机器学习的概念可以追溯到 1950 年代，当时早期的人工智能（AI）系统和用于从数据中训练模型的算法开始出现。然而，第一批现代机器学习库，即提供用于实现和训练机器学习模型的工具和框架的库，直到 1980 年代和 1990 年代才出现。
最早的机器学习库之一是 1980 年代在卡内基梅隆大学开发的Statlib 库。该库提供了用于统计分析和机器学习的工具，包括对决策树和神经网络的支持。
其他早期的机器学习库包括 1990 年代在新西兰怀卡托大学开发的Weka 库，以及 1990 年代末在台湾大学开发的 LIBSVM 库。这些库提供了用于各种机器学习任务的工具，包括分类、回归和聚类。
随着时间的推移，机器学习领域不断发展壮大，如今有许多机器学习库可供选择，每个库都有其独特的功能和特点。
机器学习是一个快速发展的领域，具有在各个行业的众多应用。机器学习中常用的工具之一是库。在本文中，我们将解释什么是机器学习库以及如何使用它们。
在编程中，库是一个预先编写的代码集合，可以在程序中用于执行特定任务或任务集。库通常作为一种方式提供，供程序员重用已经编写和测试过的代码，而无需每次都从头编写所有代码。
机器学习库是提供构建和实施机器学习模型的工具和函数的软件库。它们是机器学习生态系统的重要组成部分，因为它们提供了一系列功能，使开发人员和数据科学家能够轻松构建、训练和部署机器学习模型。
有许多机器学习库可用，每个库都有自己独特的功能和能力。一些最受欢迎的机器学习库包括 NumPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch 和 Keras。
NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库，在机器学习领域被广泛使用。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于操作这些数组的工具。在机器学习中，NumPy 通常用于存储和操作作为机器学习模型输入的大量数据，并对这些数据进行数学运算，以便为机器学习算法的使用做准备。NumPy 可以按如下方式在 Python 中导入：
import numpy as npMatplotlib 是一个全面的库，用于在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化。Matplotlib 可以按如下方式导入：
import matplotlib.pyplot as pltPandas 是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具，基于 Python 编程语言构建。Pandas 可以按如下方式导入：
import pandas as pdScikit-learn 是一个用于 Python 的机器学习库。它被设计为易于使用，并提供了一系列构建和训练机器学习模型的工具。Scikit-learn 重点关注监督学习，并提供分类、回归和聚类的各种算法。它还具有特征选择、降维和模型评估的工具。由于其简单直观的界面和丰富的文档，scikit-learn 是初学者和专家的热门选择。以下是一些 Scikit-learn 的示例：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_scoreTensorFlow 是一个由 Google 开发的机器学习库。它广泛用于构建、训练和部署机器学习模型，尤其侧重于深度学习。TensorFlow 提供了一整套构建和训练神经网络的工具，包括对卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络的支持。它还具有灵活高效的执行模型，使开发者能够构建可以在各种硬件上运行的模型，包括 CPU、GPU 和 TPU。可以通过以下方式在 Python 中导入 TensorFlow：
import tensorflow as tfPyTorch 是一个由 Facebook 开发的 Python 机器学习库。它设计用于快速灵活的原型开发，特别侧重于深度学习。PyTorch 具有动态执行模型，允许开发者在训练过程中轻松修改模型。它还支持 GPU 加速，非常适合训练大型和复杂的模型。PyTorch 拥有一个不断增长的社区，并被广泛用于研究和生产机器学习应用。可以通过以下方式导入 PyTorch：
import torchKeras 是一个构建在 TensorFlow 之上的高级机器学习库。它旨在简化深度学习模型的构建和训练。Keras 提供了一系列层和模型，可用于构建神经网络和其他机器学习模型。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras 除了这些库，还有许多其他机器学习库可用，包括 Theano、MXNet 和 Scipy。这些库各自具有独特的功能和能力，选择适合你项目的库将取决于你的具体需求和要求。
使用 Python 库实现多元回归机器学习模型，用于预测邮轮的船员数量。
图片来源：Unsplash
在此案例研究中，使用了多元回归模型来构建一个机器学习模型，用于根据特征如 ['Tonnage', 'passengers', 'length', 'cabins'] 预测邮轮的船员数量。此案例研究中使用了以下库：
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NumPy
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Matplotlib
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Pandas
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Scikit-learn
本项目的数据集和代码可以从这里下载：
github.com/bot13956/ML_Model_for_Predicting_Ships_Crew_Size
总之，机器学习库是构建和部署机器学习模型的重要工具。它们提供了一系列功能和算法，可用于训练和测试模型，以及根据数据进行预测和决策。现有许多不同的机器学习库，每种库都有其独特的优势和能力，因此选择适合你项目的库非常重要。机器学习库是机器学习生态系统的核心部分，被全球的开发者和数据科学家广泛使用。
本杰明·O·泰约 是一位物理学家、数据科学教育者和作家，也是 DataScienceHub 的所有者。之前，本杰明曾在中央俄克拉荷马大学、大峡谷大学和匹兹堡州立大学教授工程学和物理学。