Python机器学习领域，有哪些常用库值得盘点？

本文共计663个文字，预计阅读时间需要3分钟。

Python是一种广泛流行的编程语言，广泛应用于Web开发、人工智能、机器学习、游戏开发等多个领域，发挥着重要作用。其简洁易懂的特性使其成为编程爱好者和专业人士的首选。

　　Python是目前非常流行的编程语言之一，在工业界替代了很多其他的编程语言，且应用场景广泛，在Web开发、人工智能、机器学习、游戏开发等多个领域都发挥着重要作用。Python之所以受欢迎，是因为它内置了很多第三方库，那么Python机器学习常用的库有哪些?本文为大家介绍一下Python开发工程师必知的十大机器学习库，一起来看看吧。

　　一、Scikit-Learn

　　在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。

　　二、Statsmodels

　　Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用Statsmodels是非常合适的。

　　三、PyMC

　　PyMC是做贝叶斯曲线的工具，其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。

　　四、Gensim

　　Gensim被称为人们的主题建模工具，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。