机器学习的编译平台

❶ 常用python机器学习库有哪些

Python作为一门理想的集成语言，将各种技术绑定在一起，除了为用户提供更方便的功能之外，还是一个理想的粘合平台，在开发人员与外部库的低层次集成人员之间搭建连接，以便用C、C++实现更高效的算法。
使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动，无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库，可以直接拿来使用，常见的机器学习库如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。
Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。其中集成了大量分类、回归、聚类功能，包括支持向量机、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。
2、Orange3
Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。它包含一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有一个良好的用户界面，同时也可以作为Python的一个模块使用。
用户可通过数据可视化进行数据分析，包含统计分布图、柱状图、散点图，以及更深层次的决策树、分层聚簇、热点图、MDS等，并可使用它自带的各类附加功能组件进行NLP、文本挖掘、构建网络分析等。
3、XGBoost
XGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库，因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。XGBoost支持并行处理，比起同样实现了梯度提升算法的Scikit-Learn库，其性能提升10倍以上。XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。
4、NuPIC
NuPIC是专注于时间序列的一个机器学习平台，其核心算法为HTM算法，相比于深度学习，其更为接近人类大脑的运行结构。HTM算法的理论依据主要是人脑中处理高级认知功能的新皮质部分的运行原理。NuPIC可用于预测以及异常检测，使用面非常广，仅要求输入时间序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一个机器学习工具包。Milk注重提升运行速度与降低内存占用，因此大部分对性能敏感的代码都是使用C++编写的，为了便利性在此基础上提供Python接口。重点提供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。

❷ pycharm是编译器吗

pycharm是编译器。

PyCharm 由着名软件开发公司 JetBrains 开发。在涉及人工智能和机器学习时，它被认为是最好的 Python IDE。

最重要的是，Pycharm 合并了多个库（如 Matplotlib 和 NumPy），帮助开发者探索更多可用选项。

兼容性：Windows、MacOS、Linux

主要插件和功能：

内置开发者工具远程开发能力实时编辑模式IPython Notebook

优点：

PyCharm 支持 web 开发框架，如 Pyramid、Flask 和 Django。提供智能代码功能，可以执行更精确、快速的 bug 修复。在 Docker 和 Vagrant 连接和 ssh 终端的帮助下，允许在远程主机上进行程序开发。

缺点：

界面庞杂

其优点的成本高昂

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❸ Rust VS Python：为什么越来越流行，取代榜一 Python

2021 年，Python 又获得了 TIOBE 年度编程语言，排名已经是第一。而 Rust 依然在 20 名以外。但依然有人认为，Rust 甚至可能取代 Python。不过这不重要，认清两者的优缺点，进而合适的地方使用合适的语言，这才最重要。

在这个指南中，我们将比较 Rust 和 Python 这两门语言，同时将讨论它们各自的应用场景，回顾使用 Rust vs. Python 的优缺点，并解释 Rust 为什么越来越受欢迎（甚至可能取代 Python）。

Rust [1] 是一门系统编程语言，专注于安全，尤其是并发安全，支持函数式和命令式以及泛型等编程范式的多范式语言。Rust 在语法上和 C++ 类似，但是设计者想要在保证性能的同时提供更好的内存安全。Rust 最初是由 Mozilla 研究院的 Graydon Hoare 设计创造，然后在 Dave Herman, Brendan Eich 以及很多其他人的贡献下逐步完善的。Rust 的设计者们通过在研发 Servo 网站浏览器布局引擎过程中积累的经验优化了 Rust 语言和 Rust 编译器。

Rust 拥有 优秀的文档 [2] 、友好的编译器和有用的错误消息，以及顶级工具，包括集成包管理器、构建工具、支持自动完成和类型检查的智能多编辑器、自动格式化程序等等。

Rust 发布于 2010 年。虽然和 Python 相比，Rust 是一门年轻的语言，但是它的社区正在稳步增长。事实上，Rust 已经连续五年（2016，2017，2018，2019，2020）在 Stack Overflow 开发者调查的“最受喜爱编程语言”评选项目中摘取桂冠。

乍一看，Rust 的静态化和强类型化可能看起来有点极端。但从长远来看，这有助于防止意外的代码行为。

Python [3] 是一门旨在帮助开发人员更有效地工作和更有效地集成系统的编程语言。Python 提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本陵纯的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。如果速度是最重要的，可以使用较低级别的 API 调用，如 CPython [4] 。

1991 年 Guido van Rossum 推出了 Python，以其代码的可读性、无分号和花括号而着称。

除了可扩展性之外，Python 还是一门解释型语言，这使得它比大多数编译型语言要慢。正如您可能期望的那样，Python 拥有一个庞大的库生态系统和一个庞大的专业社区。

Rust 被应用于系统开发、操作系统、企业系统、微控制器应用、嵌入式系统、文件系统、浏览器组件、虚拟现实的仿真引擎等。

当性能很重要的时候，Rust 是一种常用的语言，因为它能很好地处理大量数据。它可以处理 CPU 密集型的操作，如执行算法，这就是为什么 Rust 比 Python 更适合系统开发的原因。

Rust 保证了内存的安全性，让你可以控制线程行为和线程之间渗历的资源分配方式。这使你能够构建复杂的系统，也使得 Rust 比 Python 更有优势。

总而言之，你应在以下情况下使用 Rust：

Python 可以用于许多应用领域，从 Web 开发，到数据科学和分析，到 AI 和机器学习，再到软件开发。

Python 被广泛用于机器学习，数据科学和 AI，因为它：

在以下情况下，你应该使用 Python：

考虑到 Rust 的迅速普及、受欢迎程度和广泛的使用案例，它几乎不可避免地会在不久的将来超越 Python，以下是一些原因。

Rust 超越 Python 的一个主要原因是性能。因为 Rust 是直接编译成机器代码的，所以在你的代码和计算机之间没有虚拟机或解释器。

与 Python 相比，另一个关键优丛汪搜势是 Rust 的线程和内存管理。虽然 Rust 不像 Python 那样有垃圾回收机制，但 Rust 中的编译器会强制检查无效的内存引用泄漏和其他危险或不规则行为。

编译语言通常比解释语言要快。但是，使 Rust 处于不同水平的是，它几乎与 C 和 C ++一样快，而且没有额外开销。

让我们看一个用 Python 编写的 O(log n) 程序的示例，并使用迭代方法计算完成任务所需的时间：

输出：

现在，让我们来看一下使用迭代方法用 Rust 编写的定时 O(log n) 程序：

输出

在没有使用任何优化技术的情况下，Rust 和 Python 在同一台机器上执行类似的操作分别需要 4.6 微秒和 8.6 微秒。这意味着 Python 花费的时间几乎是 Rust 的两倍。

Python 和大多数现代编程语言一样，被设计成内存安全的。然而，即使没有垃圾回收。Rust 在内存安全方面却让 Python 望尘莫及。

Rust 采用了一种独特的方式来确保内存安全，其中涉及所有权系统和借用检查器(borrow checker)。Rust 的借用检查器确保引用和指针不会超过它们所指向的数据。

Python 和其他语言一样，提供了错误检查和日志机制。但是在让开发者知道哪里出了什么问题的时候，Rust 和 Python 之间有一些差异。

举一个 Python 变量错误的典型例子：

Python 输出

Rust 中的类似示例：

Rust 输出

在这里，Rust 推荐了可能的变量，这些变量可能是你想输入的。Python 只会抛出错误，而不会给出如何修复的建议。

再举个例子：

此代码引发错误，因为默认情况下 Rust 中的变量是不可变的。除非它具有关键字 mut ，否则无法更改。

错误：

修正错误：

如你所见，现在它不会引发任何错误。除此之外，Rust 不允许不同的数据类型相互操作，除非将它们转换为相同的类型。

因此，维护 Rust 代码库通常很容易。除非指定，否则 Rust 不允许更改。Python 是允许这种性质的更改的。

与大多数编译语言相比，Rust 因其速度快、内存安全有保证、超强的可靠性、一致性和用户友好性而备受青睐。在编程中，我们已经到了速度开始变得毫不费力的地步。

随着技术的发展，它变得越来越快，试图在更短的时间内做更多的事情，而不需要那么多的权衡。Rust 帮助实现了这一点，同时又不妨碍开发者的工作。当技术试图推动可以实现的边界时，它也会考虑系统的安全性和可靠性，这是 Rust 背后的主要思想。

除了速度外，Python 在并行计算方面也有局限性。

Python 使用全局解释器锁(GIL)，它鼓励只有一个线程同时执行，以提高单线程的性能。这是一大局限，因为它意味着你不能使用多个 CPU 核进行密集计算。

如前所述，Stack Overflow 的“ 2020 开发人员调查”中有 86％的受访者将 Rust 称为 2020 年最喜欢的编程语言。

同样，“ 2020 HackerRank 开发人员技能报告”的受访者将 Rust 列为他们计划下一步学习的十大编程语言：

相比之下，2019 年的调查将 Rust 排在列表的底部，这表明 Rust 开发人员社区正在迅速增长。

这些数据表明，Rust 正在成为主流开发者社区的一部分。许多大公司都在使用 Rust，一些开发者甚至用它来构建其他编程语言使用的库。着名的 Rust 用户包括 Mozilla、Dropbox、Atlassian、npm 和 Cloudflare 等等。

Amazon Web Service 还对 Lambda，EC2 和 S3 中的性能敏感组件采用了 Rust。在 2019 年，AWS 宣布赞助 Rust 项目，此后为 Rust 提供了 AWS 开发工具包。

公司正越来越多地用更高效的编程语言（如 Rust）取代速度较慢的编程语言。没有其他语言能像 Rust 一样在简单和速度之间做出平衡。

Rust 已经发展成为一门易于使用的编程语言，因此它的使用率有所提高。尽管 Python 在机器学习/数据科学社区中占有坚实的地位，但 Rust 在未来很可能被用作 Python 库更有效的后端。

Rust 具有取代 Python 的巨大潜力。目前的趋势是，在应用程序、性能和速度方面，Rust 不仅仅是一种编程语言，它还是一种思维方式。

各位看官你们觉得呢？评论区留下你的看法！

❹ 有什么好用的机器学习平台吗

我用的是阿里云机器学习平台PAI。
首先，PAI提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，符合您的要求，贯穿了AI开发全链路。并且PAI内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。包含了五个子产品，PAI-iTAG（智能标注）、PAI-Designer（可视化建模）、PAI-DSW（交互式建模）、PAI-DLC（云原生深度销腊学习训练平台）、PAI-EAS（弹性推理服务平台）。弊枝
其次，从我个人的使用感受出发，PAI平台非常的友好，我是传统行业（具体就不透露啦）的一枚员工，今年我们尝试AI和传统行业相结合，把一些传统的工作搬上云，蹭蹭人工智能的热度，因此开始使用机器学习平台PAI。由于我本人是非计算机科班出身的，且毕业有一段时间了，学习能力大不如前啊。但是使用PAI平台的子产品却丝滑的顺利，有问题就去看产品文档，理解不了在答疑群里问问，体验甚好啊。尤其是DSW，真心好用，强推，无需任何运维配置的，再合适不过了。EAS也很好用，我也很喜欢。我的同事们说Designer的拖拉拽功能很方便，算法都帮忙搭好了，我们只需要拖拉拽就行，等我有空了也试试。

整体来说挺好的，当时下决定之亏卜滑前也对比了很多类似的品牌，飞桨啦华为云啦，对比下来还是阿里云的这个机器学习平台PAI适合我们，可以供你参考看看吧，具体还是看你的使用场景，也可以去看看他们的官网。有疑惑可以再联络。

❺ github上有哪些开源的python机器学习

1. Scikit-learn
Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy
2.Pylearn2
Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。
3.NuPIC
NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。
4. Nilearn
Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模，分类，解码，连通性分析的应用程序来进行多元的统计。
5.PyBrain
Pybrain是基于Python语言强化学习，人工智能，神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。
6.Pattern
Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。
7.Fuel
Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Google’s One Billion Words (文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。
8.Bob
Bob是一个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。
9.Skdata
Skdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题，流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。
10.MILK
MILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林，决策树中使用监督分类法。 它还执行特征选择。 这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。
11.IEPY
IEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。
12.Quepy
Quepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以，你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。
现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。
13.Hebel
Hebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序，它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能，例如动力，涅斯捷罗夫动力，信号丢失和停止法。
14.mlxtend
它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。
15.nolearn
这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
16.Ramp
Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。
17.Feature Forge
这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API，来创建和测试机器学习功能。
这个库程序提供了一组工具，它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时，你会感觉到受到了很大的帮助。（虽然这只能在你有不同的算法时起作用。）
18.REP
REP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。
它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。
19.Python 学习机器样品
用亚马逊的机器学习建造的简单软件收集。
20.Python-ELM
这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。