機器學習的編譯平台

❶ 常用python機器學習庫有哪些

Python作為一門理想的集成語言，將各種技術綁定在一起，除了為用戶提供更方便的功能之外，還是一個理想的粘合平台，在開發人員與外部庫的低層次集成人員之間搭建連接，以便用C、C++實現更高效的演算法。
使用Python編程可以快速遷移代碼並進行改動，無須花費過多的精力在修改代碼與代碼規范上。開發者在Python中封裝了很多優秀的依賴庫，可以直接拿來使用，常見的機器學習庫如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基於Numpy和Scipy，是專門為機器學習建造的一個Python模塊，提供了大量用於數據挖掘和分析的工具，包括數據預處理、交叉驗證、演算法與可視化演算法等一系列介面。
Scikit-Learn基本功能可分為六個部分：分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。其中集成了大量分類、回歸、聚類功能，包括支持向量機、邏輯回歸、隨機森林、樸素貝葉斯等。
2、Orange3
Orange3是一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟體套裝，支持Python進行腳本開發。它包含一系列的數據可視化、檢索、預處理和建模技術，具有一個良好的用戶界面，同時也可以作為Python的一個模塊使用。
用戶可通過數據可視化進行數據分析，包含統計分布圖、柱狀圖、散點圖，以及更深層次的決策樹、分層聚簇、熱點圖、MDS等，並可使用它自帶的各類附加功能組件進行NLP、文本挖掘、構建網路分析等。
3、XGBoost
XGBoost是專注於梯度提升演算法的機器學習函數庫，因其優良的學習效果及高效的訓練速度而獲得廣泛的關注。XGBoost支持並行處理，比起同樣實現了梯度提升演算法的Scikit-Learn庫，其性能提升10倍以上。XGBoost可以處理回歸、分類和排序等多種任務。
4、NuPIC
NuPIC是專注於時間序列的一個機器學習平台，其核心演算法為HTM演算法，相比於深度學習，其更為接近人類大腦的運行結構。HTM演算法的理論依據主要是人腦中處理高級認知功能的新皮質部分的運行原理。NuPIC可用於預測以及異常檢測，使用面非常廣，僅要求輸入時間序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一個機器學習工具包。Milk注重提升運行速度與降低內存佔用，因此大部分對性能敏感的代碼都是使用C++編寫的，為了便利性在此基礎上提供Python介面。重點提供監督分類方法，如SVMs、KNN、隨機森林和決策樹等。

❷ pycharm是編譯器嗎

pycharm是編譯器。

PyCharm 由著名軟體開發公司 JetBrains 開發。在涉及人工智慧和機器學習時，它被認為是最好的 Python IDE。

最重要的是，Pycharm 合並了多個庫（如 Matplotlib 和 NumPy），幫助開發者探索更多可用選項。

兼容性：Windows、MacOS、Linux

主要插件和功能：

內置開發者工具遠程開發能力實時編輯模式IPython Notebook

優點：

PyCharm 支持 web 開發框架，如 Pyramid、Flask 和 Django。提供智能代碼功能，可以執行更精確、快速的 bug 修復。在 Docker 和 Vagrant 連接和 ssh 終端的幫助下，允許在遠程主機上進行程序開發。

缺點：

界面龐雜

其優點的成本高昂

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❸ Rust VS Python：為什麼越來越流行，取代榜一 Python

2021 年，Python 又獲得了 TIOBE 年度編程語言，排名已經是第一。而 Rust 依然在 20 名以外。但依然有人認為，Rust 甚至可能取代 Python。不過這不重要，認清兩者的優缺點，進而合適的地方使用合適的語言，這才最重要。

在這個指南中，我們將比較 Rust 和 Python 這兩門語言，同時將討論它們各自的應用場景，回顧使用 Rust vs. Python 的優缺點，並解釋 Rust 為什麼越來越受歡迎（甚至可能取代 Python）。

Rust [1] 是一門系統編程語言，專注於安全，尤其是並發安全，支持函數式和命令式以及泛型等編程範式的多範式語言。Rust 在語法上和 C++ 類似，但是設計者想要在保證性能的同時提供更好的內存安全。Rust 最初是由 Mozilla 研究院的 Graydon Hoare 設計創造，然後在 Dave Herman, Brendan Eich 以及很多其他人的貢獻下逐步完善的。Rust 的設計者們通過在研發 Servo 網站瀏覽器布局引擎過程中積累的經驗優化了 Rust 語言和 Rust 編譯器。

Rust 擁有 優秀的文檔 [2] 、友好的編譯器和有用的錯誤消息，以及頂級工具，包括集成包管理器、構建工具、支持自動完成和類型檢查的智能多編輯器、自動格式化程序等等。

Rust 發布於 2010 年。雖然和 Python 相比，Rust 是一門年輕的語言，但是它的社區正在穩步增長。事實上，Rust 已經連續五年（2016，2017，2018，2019，2020）在 Stack Overflow 開發者調查的「最受喜愛編程語言」評選項目中摘取桂冠。

乍一看，Rust 的靜態化和強類型化可能看起來有點極端。但從長遠來看，這有助於防止意外的代碼行為。

Python [3] 是一門旨在幫助開發人員更有效地工作和更有效地集成系統的編程語言。Python 提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python 語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本陵純的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。如果速度是最重要的，可以使用較低級別的 API 調用，如 CPython [4] 。

1991 年 Guido van Rossum 推出了 Python，以其代碼的可讀性、無分號和花括弧而著稱。

除了可擴展性之外，Python 還是一門解釋型語言，這使得它比大多數編譯型語言要慢。正如您可能期望的那樣，Python 擁有一個龐大的庫生態系統和一個龐大的專業社區。

Rust 被應用於系統開發、操作系統、企業系統、微控制器應用、嵌入式系統、文件系統、瀏覽器組件、虛擬現實的模擬引擎等。

當性能很重要的時候，Rust 是一種常用的語言，因為它能很好地處理大量數據。它可以處理 CPU 密集型的操作，如執行演算法，這就是為什麼 Rust 比 Python 更適合系統開發的原因。

Rust 保證了內存的安全性，讓你可以控制線程行為和線程之間滲歷的資源分配方式。這使你能夠構建復雜的系統，也使得 Rust 比 Python 更有優勢。

總而言之，你應在以下情況下使用 Rust：

Python 可以用於許多應用領域，從 Web 開發，到數據科學和分析，到 AI 和機器學習，再到軟體開發。

Python 被廣泛用於機器學習，數據科學和 AI，因為它：

在以下情況下，你應該使用 Python：

考慮到 Rust 的迅速普及、受歡迎程度和廣泛的使用案例，它幾乎不可避免地會在不久的將來超越 Python，以下是一些原因。

Rust 超越 Python 的一個主要原因是性能。因為 Rust 是直接編譯成機器代碼的，所以在你的代碼和計算機之間沒有虛擬機或解釋器。

與 Python 相比，另一個關鍵優叢汪搜勢是 Rust 的線程和內存管理。雖然 Rust 不像 Python 那樣有垃圾回收機制，但 Rust 中的編譯器會強制檢查無效的內存引用泄漏和其他危險或不規則行為。

編譯語言通常比解釋語言要快。但是，使 Rust 處於不同水平的是，它幾乎與 C 和 C ++一樣快，而且沒有額外開銷。

讓我們看一個用 Python 編寫的 O(log n) 程序的示例，並使用迭代方法計算完成任務所需的時間：

輸出：

現在，讓我們來看一下使用迭代方法用 Rust 編寫的定時 O(log n) 程序：

輸出

在沒有使用任何優化技術的情況下，Rust 和 Python 在同一台機器上執行類似的操作分別需要 4.6 微秒和 8.6 微秒。這意味著 Python 花費的時間幾乎是 Rust 的兩倍。

Python 和大多數現代編程語言一樣，被設計成內存安全的。然而，即使沒有垃圾回收。Rust 在內存安全方面卻讓 Python 望塵莫及。

Rust 採用了一種獨特的方式來確保內存安全，其中涉及所有權系統和借用檢查器(borrow checker)。Rust 的借用檢查器確保引用和指針不會超過它們所指向的數據。

Python 和其他語言一樣，提供了錯誤檢查和日誌機制。但是在讓開發者知道哪裡出了什麼問題的時候，Rust 和 Python 之間有一些差異。

舉一個 Python 變數錯誤的典型例子：

Python 輸出

Rust 中的類似示例：

Rust 輸出

在這里，Rust 推薦了可能的變數，這些變數可能是你想輸入的。Python 只會拋出錯誤，而不會給出如何修復的建議。

再舉個例子：

此代碼引發錯誤，因為默認情況下 Rust 中的變數是不可變的。除非它具有關鍵字 mut ，否則無法更改。

錯誤：

修正錯誤：

如你所見，現在它不會引發任何錯誤。除此之外，Rust 不允許不同的數據類型相互操作，除非將它們轉換為相同的類型。

因此，維護 Rust 代碼庫通常很容易。除非指定，否則 Rust 不允許更改。Python 是允許這種性質的更改的。

與大多數編譯語言相比，Rust 因其速度快、內存安全有保證、超強的可靠性、一致性和用戶友好性而備受青睞。在編程中，我們已經到了速度開始變得毫不費力的地步。

隨著技術的發展，它變得越來越快，試圖在更短的時間內做更多的事情，而不需要那麼多的權衡。Rust 幫助實現了這一點，同時又不妨礙開發者的工作。當技術試圖推動可以實現的邊界時，它也會考慮系統的安全性和可靠性，這是 Rust 背後的主要思想。

除了速度外，Python 在並行計算方面也有局限性。

Python 使用全局解釋器鎖(GIL)，它鼓勵只有一個線程同時執行，以提高單線程的性能。這是一大局限，因為它意味著你不能使用多個 CPU 核進行密集計算。

如前所述，Stack Overflow 的「 2020 開發人員調查」中有 86％的受訪者將 Rust 稱為 2020 年最喜歡的編程語言。

同樣，「 2020 HackerRank 開發人員技能報告」的受訪者將 Rust 列為他們計劃下一步學習的十大編程語言：

相比之下，2019 年的調查將 Rust 排在列表的底部，這表明 Rust 開發人員社區正在迅速增長。

這些數據表明，Rust 正在成為主流開發者社區的一部分。許多大公司都在使用 Rust，一些開發者甚至用它來構建其他編程語言使用的庫。著名的 Rust 用戶包括 Mozilla、Dropbox、Atlassian、npm 和 Cloudflare 等等。

Amazon Web Service 還對 Lambda，EC2 和 S3 中的性能敏感組件採用了 Rust。在 2019 年，AWS 宣布贊助 Rust 項目，此後為 Rust 提供了 AWS 開發工具包。

公司正越來越多地用更高效的編程語言（如 Rust）取代速度較慢的編程語言。沒有其他語言能像 Rust 一樣在簡單和速度之間做出平衡。

Rust 已經發展成為一門易於使用的編程語言，因此它的使用率有所提高。盡管 Python 在機器學習/數據科學社區中佔有堅實的地位，但 Rust 在未來很可能被用作 Python 庫更有效的後端。

Rust 具有取代 Python 的巨大潛力。目前的趨勢是，在應用程序、性能和速度方面，Rust 不僅僅是一種編程語言，它還是一種思維方式。

各位看官你們覺得呢？評論區留下你的看法！

❹ 有什麼好用的機器學習平台嗎

我用的是阿里雲機器學習平台PAI。
首先，PAI提供包含數據標注、模型構建、模型訓練、模型部署、推理優化在內的AI開發全鏈路服務，符合您的要求，貫穿了AI開發全鏈路。並且PAI內置140+種優化演算法，具備豐富的行業場景插件，為用戶提供低門檻、高性能的雲原生AI工程化能力。包含了五個子產品，PAI-iTAG（智能標注）、PAI-Designer（可視化建模）、PAI-DSW（互動式建模）、PAI-DLC（雲原生深度銷臘學習訓練平台）、PAI-EAS（彈性推理服務平台）。弊枝
其次，從我個人的使用感受出發，PAI平台非常的友好，我是傳統行業（具體就不透露啦）的一枚員工，今年我們嘗試AI和傳統行業相結合，把一些傳統的工作搬上雲，蹭蹭人工智慧的熱度，因此開始使用機器學習平台PAI。由於我本人是非計算機科班出身的，且畢業有一段時間了，學習能力大不如前啊。但是使用PAI平台的子產品卻絲滑的順利，有問題就去看產品文檔，理解不了在答疑群里問問，體驗甚好啊。尤其是DSW，真心好用，強推，無需任何運維配置的，再合適不過了。EAS也很好用，我也很喜歡。我的同事們說Designer的拖拉拽功能很方便，演算法都幫忙搭好了，我們只需要拖拉拽就行，等我有空了也試試。

整體來說挺好的，當時下決定之虧卜滑前也對比了很多類似的品牌，飛槳啦華為雲啦，對比下來還是阿里雲的這個機器學習平台PAI適合我們，可以供你參考看看吧，具體還是看你的使用場景，也可以去看看他們的官網。有疑惑可以再聯絡。

❺ github上有哪些開源的python機器學習

1. Scikit-learn
Scikit-learn 是基於Scipy為機器學習建造的的一個Python模塊，他的特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的演算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，Gradient Boosting，聚類演算法和DBSCAN。而且也設計出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy
2.Pylearn2
Pylearn是一個讓機器學習研究簡單化的基於Theano的庫程序。
3.NuPIC
NuPIC是一個以HTM學習演算法為工具的機器智能平台。HTM是皮層的精確計算方法。HTM的核心是基於時間的持續學習演算法和儲存和撤銷的時空模式。NuPIC適合於各種各樣的問題,尤其是檢測異常和預測的流數據來源。
4. Nilearn
Nilearn 是一個能夠快速統計學習神經影像數據的Python模塊。它利用Python語言中的scikit-learn 工具箱和一些進行預測建模，分類，解碼，連通性分析的應用程序來進行多元的統計。
5.PyBrain
Pybrain是基於Python語言強化學習，人工智慧，神經網路庫的簡稱。 它的目標是提供靈活、容易使用並且強大的機器學習演算法和進行各種各樣的預定義的環境中測試來比較你的演算法。
6.Pattern
Pattern 是Python語言下的一個網路挖掘模塊。它為數據挖掘，自然語言處理，網路分析和機器學習提供工具。它支持向量空間模型、聚類、支持向量機和感知機並且用KNN分類法進行分類。
7.Fuel
Fuel為你的機器學習模型提供數據。他有一個共享如MNIST, CIFAR-10 (圖片數據集), Google』s One Billion Words (文字)這類數據集的介面。你使用他來通過很多種的方式來替代自己的數據。
8.Bob
Bob是一個免費的信號處理和機器學習的工具。它的工具箱是用Python和C++語言共同編寫的，它的設計目的是變得更加高效並且減少開發時間，它是由處理圖像工具,音頻和視頻處理、機器學習和模式識別的大量軟體包構成的。
9.Skdata
Skdata是機器學習和統計的數據集的庫程序。這個模塊對於玩具問題，流行的計算機視覺和自然語言的數據集提供標準的Python語言的使用。
10.MILK
MILK是Python語言下的機器學習工具包。它主要是在很多可得到的分類比如SVMS,K-NN,隨機森林，決策樹中使用監督分類法。 它還執行特徵選擇。 這些分類器在許多方面相結合,可以形成不同的例如無監督學習、密切關系金傳播和由MILK支持的K-means聚類等分類系統。
11.IEPY
IEPY是一個專注於關系抽取的開源性信息抽取工具。它主要針對的是需要對大型數據集進行信息提取的用戶和想要嘗試新的演算法的科學家。
12.Quepy
Quepy是通過改變自然語言問題從而在資料庫查詢語言中進行查詢的一個Python框架。他可以簡單的被定義為在自然語言和資料庫查詢中不同類型的問題。所以，你不用編碼就可以建立你自己的一個用自然語言進入你的資料庫的系統。
現在Quepy提供對於Sparql和MQL查詢語言的支持。並且計劃將它延伸到其他的資料庫查詢語言。
13.Hebel
Hebel是在Python語言中對於神經網路的深度學習的一個庫程序，它使用的是通過PyCUDA來進行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神經網路模型的類型的工具而且能提供一些不同的活動函數的激活功能，例如動力，涅斯捷羅夫動力，信號丟失和停止法。
14.mlxtend
它是一個由有用的工具和日常數據科學任務的擴展組成的一個庫程序。
15.nolearn
這個程序包容納了大量能對你完成機器學習任務有幫助的實用程序模塊。其中大量的模塊和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
16.Ramp
Ramp是一個在Python語言下制定機器學習中加快原型設計的解決方案的庫程序。他是一個輕型的pandas-based機器學習中可插入的框架，它現存的Python語言下的機器學習和統計工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一個簡單的聲明性語法探索功能從而能夠快速有效地實施演算法和轉換。
17.Feature Forge
這一系列工具通過與scikit-learn兼容的API，來創建和測試機器學習功能。
這個庫程序提供了一組工具，它會讓你在許多機器學習程序使用中很受用。當你使用scikit-learn這個工具時，你會感覺到受到了很大的幫助。（雖然這只能在你有不同的演算法時起作用。）
18.REP
REP是以一種和諧、可再生的方式為指揮數據移動驅動所提供的一種環境。
它有一個統一的分類器包裝來提供各種各樣的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。並且它可以在一個群體以平行的方式訓練分類器。同時它也提供了一個互動式的情節。
19.Python 學習機器樣品
用亞馬遜的機器學習建造的簡單軟體收集。
20.Python-ELM
這是一個在Python語言下基於scikit-learn的極端學習機器的實現。