目前编程最常用的机器学习库

㈠ spark和hadoop的区别

直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。

比如说，Spark没有文件管理功能，因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案。

Hadoop框架的主要模块包括如下：

• Hadoop Common

• Hadoop分布式文件系统(HDFS)

• Hadoop YARN

• Hadoop MapRece

虽然上述四个模块构成了Hadoop的核心，不过还有其他几个模块。这些模块包括：Ambari、Avro、Cassandra、Hive、 Pig、Oozie、Flume和Sqoop，它们进一步增强和扩展了Hadoop的功能。

Spark确实速度很快(最多比Hadoop MapRece快100倍)。Spark还可以执行批量处理，然而它真正擅长的是处理流工作负载、交互式查询和机器学习。

相比MapRece基于磁盘的批量处理引擎，Spark赖以成名之处是其数据实时处理功能。Spark与Hadoop及其模块兼容。实际上，在Hadoop的项目页面上，Spark就被列为是一个模块。

Spark有自己的页面，因为虽然它可以通过YARN(另一种资源协调者)在Hadoop集群中运行，但是它也有一种独立模式。它可以作为 Hadoop模块来运行，也可以作为独立解决方案来运行。

MapRece和Spark的主要区别在于，MapRece使用持久存储，而Spark使用弹性分布式数据集(RDDS)。

性能

Spark之所以如此快速，原因在于它在内存中处理一切数据。没错，它还可以使用磁盘来处理未全部装入到内存中的数据。

Spark的内存处理为来自多个来源的数据提供了近乎实时分析的功能：营销活动、机器学习、物联网传感器、日志监控、安全分析和社交媒体网站。另 外，MapRece使用批量处理，其实从来就不是为惊人的速度设计的。它的初衷是不断收集来自网站的信息，不需要这些数据具有实时性或近乎实时性。

易用性

支持Scala(原生语言)、java、python和Spark SQL。Spark SQL非常类似于SQL 92，所以几乎不需要经历一番学习，马上可以上手。

Spark还有一种交互模式，那样开发人员和用户都可以获得查询和其他操作的即时反馈。MapRece没有交互模式，不过有了Hive和Pig等附加模块，采用者使用MapRece来得容易一点。

成本

“Spark已证明在数据多达PB的情况下也轻松自如。它被用于在数量只有十分之一的机器上，对100TB数据进行排序的速度比Hadoop MapRece快3倍。”这一成绩让Spark成为2014年Daytona GraySort基准。

兼容性

MapRece和Spark相互兼容;MapRece通过JDBC和ODC兼容诸多数据源、文件格式和商业智能工具，Spark具有与MapRece同样的兼容性。

数据处理

MapRece是一种批量处理引擎。MapRece以顺序步骤来操作，先从集群读取数据，然后对数据执行操作，将结果写回到集群，从集群读 取更新后的数据，执行下一个数据操作，将那些结果写回到结果，依次类推。Spark执行类似的操作，不过是在内存中一步执行。它从集群读取数据后，对数据 执行操作，然后写回到集群。

Spark还包括自己的图形计算库GraphX。GraphX让用户可以查看与图形和集合同样的数据。用户还可以使用弹性分布式数据集(RDD)，改变和联合图形，容错部分作了讨论。

容错

至于容错，MapRece和Spark从两个不同的方向来解决问题。MapRece使用TaskTracker节点，它为 JobTracker节点提供了心跳(heartbeat)。如果没有心跳，那么JobTracker节点重新调度所有将执行的操作和正在进行的操作，交 给另一个TaskTracker节点。这种方法在提供容错性方面很有效，可是会大大延长某些操作(即便只有一个故障)的完成时间。

Spark使用弹性分布式数据集(RDD)，它们是容错集合，里面的数据元素可执行并行操作。RDD可以引用外部存储系统中的数据集，比如共享式文件系统、HDFS、HBase，或者提供Hadoop InputFormat的任何数据源。Spark可以用Hadoop支持的任何存储源创建RDD，包括本地文件系统，或前面所列的其中一种文件系统。

RDD拥有五个主要属性：

• 分区列表

• 计算每个分片的函数

• 依赖其他RDD的项目列表

• 面向键值RDD的分区程序(比如说RDD是散列分区)，这是可选属性

• 计算每个分片的首选位置的列表(比如HDFS文件的数据块位置)，这是可选属性

RDD可能具有持久性，以便将数据集缓存在内存中。这样一来，以后的操作大大加快，最多达10倍。Spark的缓存具有容错性，原因在于如果RDD的任何分区丢失，就会使用原始转换，自动重新计算。

可扩展性

按照定义，MapRece和Spark都可以使用HDFS来扩展。那么，Hadoop集群能变得多大呢?

据称雅虎有一套42000个节点组成的Hadoop集群，可以说扩展无极限。最大的已知Spark集群是8000个节点，不过随着大数据增多，预计集群规模也会随之变大，以便继续满足吞吐量方面的预期。

安全

Hadoop支持Kerberos身份验证，这管理起来有麻烦。然而，第三方厂商让企业组织能够充分利用活动目录Kerberos和LDAP用于身份验证。同样那些第三方厂商还为传输中数据和静态数据提供数据加密。

Hadoop分布式文件系统支持访问控制列表(ACL)和传统的文件权限模式。Hadoop为任务提交中的用户控制提供了服务级授权(Service Level Authorization)，这确保客户拥有正确的权限。

Spark的安全性弱一点，目前只支持通过共享密钥(密码验证)的身份验证。Spark在安全方面带来的好处是，如果你在HDFS上运行Spark，它可以使用HDFS ACL和文件级权限。此外，Spark可以在YARN上运行，因而能够使用Kerberos身份验证。

总结

Spark与MapRece是一种相互共生的关系。Hadoop提供了Spark所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。完美的大数据场景正是设计人员当初预想的那样：让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。

然后看这篇文章：Link



注：对下面这一段持保留意见：

此外我们这里还要讲到的是一个关于spark的重要误区—“spark是基于内存的技术”。它不是基于内存的技术；spark是一个管道式的执行引擎，而且在shuffle的过程中会将数据写入磁盘(比如说，如果我们想针对某个字段做聚合操作)、如果内存不够的话也一样会内存溢出(但是内存可以调整)。因此，spark之所以比MapRece快主要是因为它是管道式处理方式而不是有些人说的“基于内存的优化”。当然，spark在内存中做了缓存来提高性能，但这不是spark真正工作快的原因。

现在，我们再来完整比对一下：

1. MapRece可以被Spark Core替换？是的，它会随着时间的推移被替代，而且这种替代是合理的。但是spark目前还不是特别成熟能完全替代MapRece。此外，也没有人会完全放弃MapRece,除非所有依赖MapRece的工具都有可替代方案。比如说，想要在pig上运行的脚本能在spark上执行还是有些工作要做的。

（注：Pig是一种数据流语言，用来快速轻松的处理巨大的数据，雅虎推出的，现在正在走下坡路。Pig可以非常方便的处理HDFS和HBase的数据，和Hive一样,Pig可以非常高效的处理其需要做的，通过直接操作Pig查询可以节省大量的劳动和时间。当你想在你的数据上做一些转换，并且不想编写MapRece jobs就可以用Pig.）

2. Hive可以被Spark SQL替换？是的，这又是对的。但是我们需要理解的是Spark SQL对于spark本身来说还是比较年轻的，大概要年轻1.5倍。相对于比较成熟的Hive来说它只能算是玩具了吧，我将在一年半到两年之内再回头来看Spark SQL.。如果我们还记得的话，两到三年前Impala就号称要终结Hive,但是截止到目前两种技术也还是共存状态，Impala并没有终结Hive。在这里对于Spark SQL来说也是一样的。

3. Storm可以被Spark Streaming替换？是的，可以替换。只不过平心而论storm并不是Hadoop生态系统中的一员，因为它是完全独立的工具。他们的计算模型并不太形同，所以我不认为storm会消失，反而仍会作为一个商业产品。

4. Mahout可以被MLib替换？公平的讲，Machout已经失去了市场，而且从过去的几年来看它正在快速失去市场。对于这个工具，我们可以说这里是Spark真正可以替换Hadoop生态系统中的地方。 (注：同意！Spark的ML非常好用！要好好学！)

因此，总的来说，这篇文章的结论是：

1.不要被大数据供应商的包装所愚弄。他们大量推进的是市场而不是最终的真理。Hadoop最开始是被设计为可扩展的框架，而且其中很多部分是可替换的：可以将HDFS替换为Tachyon（现在新的名字是Alluxio），可以将YARN替换为Mesos，可以将MapRece替换为Tez并且在Tez之上可以运行Hive。这将会是Hadoop技术栈的可选方案或者完全替代方案？倘若我们放弃的MR（MapRece）而使用Tez,那么它还会是Hadoop吗？

2. Spark不能为我们提供完整的技术栈。它允许我们将它的功能集成到我们的Hadoop集群中并且从中获益，而不用完全脱离我们老的集群方案。

3. Spark还不够成熟。我认为在过三到四年我们就不会再叫“Hadoop栈”而是叫它“大数据栈”或者类似的称呼。因为在大数据栈中我们有很广泛的选择可以选出不同的开源产品来组合在一起形成一个单独的技术栈使用。

㈡ 计算机什么编程语言常常会应用于人工智能的开发库

Python

㈢ 想学习编程学哪个比较好呢

1、java-大众化的编程语言

Java是历史最悠久的编程语言之一。Java可谓是Web应用程序、桌面程序、操作系统及更多系统的立足之本。这种面向对象、基于类的编程语言广泛使用;此外，它也是最受欢迎的语言之一。

2、python-最好的编程语言

Python 是一种模块化的、易于学习的、面向对象的解释型计算机程序设计语言。Web应用、用户界面、数据分析、数据统计——无论是什么问题，Python都有框架可以解决。用Python编写的许多开源库能够实现数据科学广泛使用的一些核心的机器学习算法。

最近，由于对大数据分析和机器学习算法的需求的增长，对Python的需求也在快速增长。数据科学家也将其当作筛选大型数据集的一个关键工具。

3、C/C++

C和C++都是优秀的入门编程语言。如果你对游戏开发很有兴趣，C++是一种优秀的入门语言，因为除了Web开发应用程序、移动应用程序和桌面应用程序外，它还经常用于开发游戏和游戏引擎。

C和C++都不仅仅为编程提供了入门知识，还为整个计算机学提供了入门知识。即便你将注意力集中在其他编程语言上，C/C++提供的基础性知识也很有价值。

不过，C++在最初阶段对初学者来说可能颇具挑战性。如果你能够克服这个困难，那么将会大有回报。

4、C#-微软家族各种应用的首选

C#是微软公司发布的一种面向对象的、运行于.NET Framework之上的高级程序设计语言，并定于在微软职业开发者论坛(PDC)上登台亮相。C#是微软公司研究员Anders Hejlsberg的最新成果。C#看起来与Java有着惊人的相似;它包括了诸如单一继承、接口等与Java几乎同样的语法和编译成中间代码再运行的过程。
5.Visual Basic .NET

Visual Basic .NET与去年一样，在指数中继续保持第六位。它是微软的OOP语言之一，结合了基于.NET框架的类和运行时环境的强大功能。它自VB6衍生而来，擅长开发GUI应用程序，为程序员简化了任务，并提高生产力。对于程序员来说，除了Web服务和Web开发外，VB.NET还为针对Windows平台开发桌面应用程序提供了一种快速简单的方法。

㈣ 吐血整理：C++编程语言资源汇总

关于 C++ 框架、库和资源的一些汇总列表，内容包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。有需要的小伙伴可以收藏一下！

C++标准库，包括了STL容器，算法和函数等。

C++ Standard Library：是一系列类和函数的集合，使用核心语言编写，也是C++ISO自身标准的一部分。

Standard Template Library：标准模板库

C POSIX library ： POSIX系统的C标准库规范

ISO C++ Standards Committee ：C++标准委员会

C++通用框架和库

Apache C++ Standard Library：是一系列算法，容器，迭代器和其他基本组件的集合

ASL ：Adobe源代码库提供了同行的评审和可移植的C++源代码库。

Boost ：大量通用C++库的集合。

BDE ：来自于彭博资讯实验室的开发环境。

Cinder：提供专业品质创造性编码的开源开发社区。

Cxxomfort：轻量级的，只包含头文件的库，将C++ 11的一些新特性移植到C++03中。

Dlib：使用契约式编程和现代C++ 科技 设计的通用的跨平台的C++库。

EASTL ：EA-STL公共部分

ffead-cpp ：企业应用程序开发框架

Folly：由Facebook开发和使用的开源C++库

JUCE ：包罗万象的C++类库，用于开发跨平台软件

libPhenom：用于构建高性能和高度可扩展性系统的事件框架。

LibSourcey ：用于实时的视频流和高性能网络应用程序的C++11 evented IO

LibU ： C语言写的多平台工具库

Loki ：C++库的设计，包括常见的设计模式和习语的实现。

MiLi ：只含头文件的小型C++库

openFrameworks ：开发C++工具包，用于创意性编码。

Qt ：跨平台的应用程序和用户界面框架

Reason ：跨平台的框架，使开发者能够更容易地使用Java，.Net和Python，同时也满足了他们对C++性能和优势的需求。

ROOT ：具备所有功能的一系列面向对象的框架，能够非常高效地处理和分析大量的数据，为欧洲原子能研究机构所用。

STLport：是STL具有代表性的版本

STXXL：用于额外的大型数据集的标准模板库。

Ultimate++ ：C++跨平台快速应用程序开发框架

Windows Template Library：用于开发Windows应用程序和UI组件的C++库

Yomm11 ：C++11的开放multi-methods.

btsk ： 游戏 行为树启动器工具

Evolving Objects：基于模板的，ANSI C++演化计算库，能够帮助你非常快速地编写出自己的随机优化算法。

Neu：C++11框架，编程语言集，用于创建人工智能应用程序的多用途软件系统。

Boost.Asio：用于网络和底层I/O编程的跨平台的C++库。

libev ：功能齐全，高性能的时间循环，轻微地仿效libevent，但是不再像libevent一样有局限性，也修复了它的一些bug。

libevent ：事件通知库

libuv ：跨平台异步I/O。

音频，声音，音乐，数字化音乐库

FMOD ：易于使用的跨平台的音频引擎和音频内容的 游戏 创作工具。

Maximilian ：C++音频和音乐数字信号处理库

OpenAL ：开源音频库—跨平台的音频API

Opus：一个完全开放的，免版税的，高度通用的音频编解码器

Speex：免费编解码器，为Opus所废弃

Tonic： C++易用和高效的音频合成

Vorbis： Ogg Vorbis是一种完全开放的，非专有的，免版税的通用压缩音频格式。

生物信息，基因组学和生物技术

libsequence：用于表示和分析群体遗传学数据的C++库。

SeqAn：专注于生物数据序列分析的算法和数据结构。

Vcflib ：用于解析和处理VCF文件的C++库

Wham：直接把联想测试应用到BAM文件的基因结构变异。

压缩和归档库

bzip2：一个完全免费，免费专利和高质量的数据压缩

doboz：能够快速解压缩的压缩库

PhysicsFS：对各种归档提供抽象访问的库，主要用于视频 游戏 ，设计灵感部分来自于Quake3的文件子系统。

KArchive：用于创建，读写和操作文件档案（例如zip和 tar）的库，它通过QIODevice的一系列子类，使用gzip格式，提供了透明的压缩和解压缩的数据。

LZ4 ：非常快速的压缩算法

LZHAM ：无损压缩数据库，压缩比率跟LZMA接近，但是解压缩速度却要快得多。

LZMA ：7z格式默认和通用的压缩方法。

LZMAT ：及其快速的实时无损数据压缩库

miniz：单一的C源文件，紧缩/膨胀压缩库，使用zlib兼容API，ZIP归档读写，PNG写方式。

Minizip：Zlib最新bug修复，支持PKWARE磁盘跨越，AES加密和IO缓冲。

Snappy ：快速压缩和解压缩

ZLib ：非常紧凑的数据流压缩库

ZZIPlib：提供ZIP归档的读权限。

并发执行和多线程

Boost.Compute ：用于OpenCL的C++GPU计算库

Bolt ：针对GPU进行优化的C++模板库

C++React ：用于C++11的反应性编程库

Intel TBB ：Intel线程构件块

Libclsph：基于OpenCL的GPU加速SPH流体仿真库

OpenCL ：并行编程的异构系统的开放标准

OpenMP：OpenMP API

Thrust ：类似于C++标准模板库的并行算法库

HPX ：用于任何规模的并行和分布式应用程序的通用C++运行时系统

VexCL ：用于OpenCL/CUDA 的C++向量表达式模板库。

C++ B-tree ：基于B树数据结构，实现命令内存容器的模板库

Hashmaps： C++中开放寻址哈希表算法的实现

Bcrypt ：一个跨平台的文件加密工具，加密文件可以移植到所有可支持的操作系统和处理器中。

BeeCrypt：

Botan： C++加密库

Crypto++：一个有关加密方案的免费的C++库

GnuPG： OpenPGP标准的完整实现

GnuTLS ：实现了SSL，TLS和DTLS协议的安全通信库

Libgcrypt

libmcrypt

LibreSSL：免费的SSL/TLS协议，属于2014 OpenSSL的一个分支

LibTomCrypt：一个非常全面的，模块化的，可移植的加密工具

libsodium：基于NaCI的加密库，固执己见，容易使用

Nettle 底层的加密库

OpenSSL ： 一个强大的，商用的，功能齐全的，开放源代码的加密库。

Tiny AES128 in C ：用C实现的一个小巧，可移植的实现了AES128ESB的加密算法

数据库，SQL服务器，ODBC驱动程序和工具

hiberlite ：用于Sqlite3的C++对象关系映射

Hiredis： 用于Redis数据库的很简单的C客户端库

LevelDB： 快速键值存储库

LMDB：符合数据库四大基本元素的嵌入键值存储

MySQL++：封装了MySql的C API的C++ 包装器

RocksDB：来自Facebook的嵌入键值的快速存储

SQLite：一个完全嵌入式的，功能齐全的关系数据库，只有几百KB，可以正确包含到你的项目中。

调试库， 内存和资源泄露检测，单元测试

Boost.Test：Boost测试库

Catch：一个很 时尚 的，C++原生的框架，只包含头文件，用于单元测试，测试驱动开发和行为驱动开发。

CppUnit：由JUnit移植过来的C++测试框架

CTest：CMake测试驱动程序

googletest：谷歌C++测试框架

ig-debugheap：用于跟踪内存错误的多平台调试堆

libtap：用C语言编写测试

MemTrack —用于C++跟踪内存分配

microprofile- 跨平台的网络试图分析器

minUnit ：使用C写的迷你单元测试框架，只使用了两个宏

Remotery：用于web视图的单一C文件分析器

UnitTest++：轻量级的C++单元测试框架

Cocos2d-x ：一个跨平台框架，用于构建2D 游戏 ，互动图书，演示和其他图形应用程序。

Grit ：社区项目，用于构建一个免费的 游戏 引擎，实现开放的世界3D 游戏 。

Irrlicht ：C++语言编写的开源高性能的实时#D引擎

Polycode：C++实现的用于创建 游戏 的开源框架（与Lua绑定）。

CEGUI ： 很灵活的跨平台GUI库

FLTK ：快速，轻量级的跨平台的C++GUI工具包。

GTK+： 用于创建图形用户界面的跨平台工具包

gtkmm ：用于受欢迎的GUI库GTK+的官方C++接口。

imgui：拥有最小依赖关系的立即模式图形用户界面

libRocket ：libRocket 是一个C++ HTML/CSS 游戏 接口中间件

MyGUI ：快速，灵活，简单的GUI

Ncurses：终端用户界面

QCustomPlot ：没有更多依赖关系的Qt绘图控件

Qwt ：用户与技术应用的Qt 控件

QwtPlot3D ：功能丰富的基于Qt/OpenGL的C++编程库，本质上提供了一群3D控件

OtterUI ：OtterUI 是用于嵌入式系统和互动 娱乐 软件的用户界面开发解决方案

PDCurses 包含源代码和预编译库的公共图形函数库

wxWidgets C++库，允许开发人员使用一个代码库可以为widows， Mac OS X，Linux和其他平台创建应用程序

bgfx：跨平台的渲染库

Cairo：支持多种输出设备的2D图形库

Horde3D 一个小型的3D渲染和动画引擎

magnum C++11和OpenGL 2D/3D 图形引擎

Ogre 3D 用C++编写的一个面向场景，实时，灵活的3D渲染引擎（并非 游戏 引擎）

OpenSceneGraph 具有高性能的开源3D图形工具包

Panda3D 用于3D渲染和 游戏 开发的框架，用Python和C++编写。

Skia 用于绘制文字，图形和图像的完整的2D图形库

urho3d 跨平台的渲染和 游戏 引擎。

Boost.GIL：通用图像库

CImg ：用于图像处理的小型开源C++工具包

CxImage ：用于加载，保存，显示和转换的图像处理和转换库，可以处理的图片格式包括 BMP, JPEG, GIF, PNG, TIFF, MNG, ICO, PCX, TGA, WMF, WBMP, JBG, J2K。

FreeImage ：开源库，支持现在多媒体应用所需的通用图片格式和其他格式。

GDCM：Grassroots DICOM 库

ITK：跨平台的开源图像分析系统

Magick++：ImageMagick程序的C++接口

MagickWnd：ImageMagick程序的C++接口

OpenCV ： 开源计算机视觉类库

tesseract-ocr：OCR引擎

VIGRA ：用于图像分析通用C++计算机视觉库

VTK ：用于3D计算机图形学，图像处理和可视化的开源免费软件系统。

最后， 对于学习编程或者在工作想升职的程序员兄弟，如果你想更好的提升你的编程能力帮助你提升水平！ 笔者这里或许可以帮到你~

编程学习书籍分享：

编程学习视频分享：

分享（源码、项目实战视频、项目笔记，基础入门教程）

欢迎转行和学习编程的伙伴，利用更多的资料学习成长比自己琢磨更快哦！

㈤ windows11与那个python兼容

windows11支持python3.5，还有python3.9都支持，不支持python2。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

㈥ Python 最重要的库都有哪些

第一、NumPy

NumPy是Numerical
Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：

①快速、高效的多维数组对象ndarray

②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数

③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具

④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成

除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。

第二、pandas

pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。

pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。

第四、IPython

IPython项目开始于2001年，由Fernando
Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器

②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解

③scipy.optimize函数优化器和求根算法

④scipy.signal信号处理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器

SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

第六、scikit-learn

scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：

①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等

②回归：Lasso、岭回归等

③聚类：K-means、谱聚类等

④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等

⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵

⑥预处理：特征提取、正态化

scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。

㈦ 学人工智能怎么样

学习人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 可以让您掌握一种强大的技术，并在许多领域中应用。目前，人工智能技术在计算机科学、数学、心理学、认知科学等多个领域都有广泛应用。

学习人工智能需要具备一定的数学基础，尤其是线性代数、微积分、概率论等方面的知识。此外，还需要学习一些常用的编程语言，如 Python、Java 等，并掌握相关的机器学习算法和工具。

在当前的市场需求下，一些热门的技术领域包括：

• 编程语言：例如 Python、Java、C++、JavaScript 等。

• 数据分析与可视化：例如 SQL、Excel、Tableau、Power BI 等。

• 机器学习与人工智能：例如 Python 中的机器学习库、TensorFlow、PyTorch 等。

• 云计算：例如 AWS、GCP、Azure 等。

• 移动开发：例如 Android 开发、iOS 开发、Flutter 等。

• 网络与安全：例如 网络基础知识、Linux 系统管理、网络安全等。

希望以上信息能帮助您。

㈧ rust上能跑sklearn吗

rust上能跑sklearn。可以使用Rust和Python分别实现了K-Means算法。rust和sklearn都是学习机里的学习编程。sklearn是针对Python编程语言的免费软件机器学习库。sklearn又称Scikit-learn,是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归、降维、分类、聚类等方法。是一项简单高效的数据挖掘和数据分析工具。

㈨ 机器学习应该看哪些书籍

1、人工智能编程范例

如果您想接触最新的人工智能技术，那么PeterNorvig写的人工智能编程范例将非常适合。

这被广泛认为是有史以来最好的编程书籍之一。实际的写作风格很容易遵循。它会引导你在学习的过程中自我发现。而且例子也帮助你用最清晰的方式写出高质量的LISP程序。

请注意，在打开这本书之前，作者默认你应该有编程经验。这并不是说你要成为一个编程方面的专家，但如果你从来没有写代码(或者写的不太好)，那么你可能在学习的过程中遇到很多困难。

这本书长达900多页，但它仍然是无可争议学习人工智能这一与机器学习非常相关的主题的最好的资源。

2、傻瓜机器学习

以前，我一直是讨厌推荐“Formmies”系列的书籍，因为它们都太过简单直白。但是，由于这本书的作者都是经验丰富的数据科学家，我决定破一次例。

即使是零基础，傻瓜机器学习这本书也能让读者快速体验到机器学习的魅力。尽管书中的例子是用python语言写的，但是其实你并不需要了解python的语法。

在本书中，你将了解到机器学习的历史以及机器学习与人工智能的不同。作者为我们详尽地讲解了每一个知识点。

在读本书之前，你只需要一些数学和逻辑方面的基本知识，而并不需要编程的经验。如果你在读这本书前从没接触过算法，可能你会有点痛苦，不过仍然可以做一些互补的研究。