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最详细的Python库总结( 五 )

Python库


scikits.learn ， 构建在SciPy之上用于机器学习的 Python 模块 。它包括简单而高效的工具 ， 可用于数据挖掘和数据分析 。涵盖分类 ， 回归和聚类算法 ， 例如SVM ，  逻辑回归 ， 朴素贝叶斯 ， 随机森林 ， k-means等算法 ， 代码和文档都非常不错 ， 在许多Python项目中都有应用 。例如在我们熟悉的NLTK中 ， 分类器方面就有专门针对scikit-learn的接口 ， 可以调用scikit-learn的分类算法以及训练数据来训练分类器模型 。
PyMC ， 机器学习采样工具包 ， scikit-learn似乎是所有人的宠儿 ， 有人认为 ， PyMC更有魅力 。PyMC主要用来做Bayesian分析 。
Orange ， 基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装 ， 它的功能即友好 ， 又很强大 ， 快速而又多功能的可视化编程前端 ， 以便浏览数据分析和可视化 ， 包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理 ， 并提供了数据帐目 ， 过渡 ， 建模 ， 模式评估和勘探的功能 。侧重数据挖掘 ， 可以用可视化语言或Python进行操作 ， 拥有机器学习组件 ， 还具有生物信息学以及文本挖掘的插件 。
Milk ， 机器学习工具箱 ， 其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析：SVMs(基于libsvm) ， K-NN ， 随机森林经济和决策树 。它还可以进行特征选择 。这些分类可以在许多方面相结合 ， 形成不同的分类系统 。对于无监督学习 ， 它提供K-means和affinity propagation聚类算法 。
PyMVPA(Multivariate Pattern Analysis in Python),是为大数据集提供统计学习分析的Python工具包 ， 它提供了一个灵活可扩展的框架 。它提供的功能有分类、回归、特征选择、数据导入导出、可视化等 。
NuPIC ， 开源人工智能平台 。该项目由Grok（原名 Numenta）公司开发 ， 其中包括了公司的算法和软件架构 。NuPIC 的运作接近于人脑 ， “当模式变化的时候 ， 它会忘掉旧模式 ， 记忆新模式” 。如人脑一样 ， CLA 算法能够适应新的变化 。
Pylearn2 ， -基于Theano的机器学习库 。
hebel ， GPU加速 ， [深度学习]Python库 。
gensim ， 机器学习库 。
pybrain ， 机器学习模块 ， 它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法 。pybrain包括神经网络、强化学习(及二者结合)、无监督学习、进化算法 。以神经网络为核心 ， 所有的训练方法都以神经网络为一个实例Mahout,是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目 ， 提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现 ， 旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序 。Mahout包含许多实现 ， 包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘 。此外 ， 通过使用 Apache Hadoop 库 ， Mahout 可以有效地扩展到云中 。
Crab ， 灵活的 ， 快速的推荐引擎 。
python-recsys ， 娱乐系统分析 ， 推荐系统 。
vowpal_porpoise ， Vowpal Wabbit轻量级Python封装 。
Theano,用来定义、优化和模拟数学表达式计算 ， 用于高效的解决多维数组的计算问题的python软件包 。它使得写深度学习模型更加容易 ， 同时也给出了一些关于在GPU上训练它们的选项 。
系统与命令行
库名称简介threading ， Python标准线程库 ， 更高级别的线程接口 。
envoy ， 特使 ， Python子线程的函数库 。
sh ， 成熟的子线程替换函数库 。
sarge ， 封装线程 。
subprocess,调用shell命令的神器argparse ， 写命令行脚本必备 ， 强大的命令行差数解析工具timeit ， 计算代码运行的时间等等unp ， 命令行工具 ， 解压文件 。
eventlet开销很少的多线程模块 ， 使用的是 green threads 概念 ， 例如 ， pool = eventlet.GreenPool(10000) 这样一条语句便创建了一个可以处理 10000 个客户端连接的线程池 。类似Gevent线程库Gevent ， 多线程模块pytools,著名的python通用函数、工具包SendKeys, 键盘鼠标操作模块, 模拟键盘鼠标模拟操作 。
pyHook,基于Python的“钩子”库 ， 主要用于监听当前电脑上鼠标和键盘的事件 。这个库依赖于另一个Python库PyWin32 ， 如同名字所显示的 ， PyWin32只能运行在Windows平台 ， 所以PyHook也只能运行在Windows平台 。


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