Python-Bibliotheken für Machine Learning
Python gilt im Moment (Sommer 2017) als Programmiersprache Nummer 1 für Machine Learning. Auf dieser Seite, findest Du einen Überblick über die dazu wichtigsten Python-Module.
Modelle Bauen
- scikit-learn - Mehr als 100 unterschiedliche Machine Learning-Modelle
- TensorFlow - Bibliothek zum Entwickeln neuronaler Netze
- Keras - bequemeres Interface für TensorFlow
- PyTorch - Neuronale Netze auf GPUs
- Pulp - Lösen linearer Gleichungssysteme
Datenverarbeitung
- Numpy - Python-Bibliothek, die Vektoren und Matrizen effizient bearbeitet. Ist in C geschrieben und daher sehr schnell.
- pandas - erleichtert das Arbeiten mit tabellarischen Daten
- matplotlib - die klassische Python-Bibliothek zum Zeichnen von Diagrammen
- Scipy - Python-Bibliothek für wissenschaftliche Anwendungen (v.a. Signalverarbeitung, Optimierung)
- RPy2 - Python-Schnittstelle zum Statistikprogramm R
Programmierwerkzeuge
- IPython - verbesserte Python-Shell
- Jupyter Notebook - Editieren und Ausführen von Python-Code + Dokumentation im Browser.
- Anaconda - Python-Installation mit mehr als 100 vorinstallierten Bibliotheken