Existen numerosas bibliotecas en Python que se pueden usar para implementar Machine Learning. Sin embargo, la implementación depende de la tarea que esté dispuesto a realizar.
Sin consumir gran parte de su tiempo, permítame explicarle las complejidades de algunas de las bibliotecas más utilizadas:
- Numpy: un paquete para computación científica
- ¿Qué herramientas e idiomas necesito saber para convertirme en un científico de datos en el futuro?
- Al ejecutar una prueba A / B, ¿durante cuánto tiempo ejecuta el experimento?
- ¿Qué es un programa de análisis de datos en línea que puedo usar?
- Quiero aprender R y python simultáneamente para minería y análisis de datos. ¿Hay algún sitio web que proporcione una estructura de curso similar para ambos?
- ¿Qué piensa Ross Ledehrman sobre las aplicaciones de la ciencia de datos en las finanzas?
La lista de operaciones que puede realizar con numpy puede ser:
- Pandas: una biblioteca Python de código abierto que proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos eficientes y fáciles de usar. Las estructuras de datos compatibles con Pandas son:
- Matplotlib: una biblioteca de Python que está especialmente diseñada para el desarrollo de gráficos, tablas, etc., con el fin de proporcionar una visualización interactiva de datos. Veamos algunas de las parcelas que puede generar usando Matplotlib:
- Seaborn: a veces puede que no sea posible obtener gráficos precisos con Matplotlib, ya que se centra principalmente en gráficos de líneas. En ese caso, puede ir con una biblioteca más específica, conocida como Seaborn. Se enfoca en lo visual de los modelos estadísticos que incluyen mapas de calor y representan las distribuciones generales.
En última instancia, utilizará la biblioteca principal para implementar algoritmos de Machine Learning en Python. Es el Scikit-Learn .
- Scikit-Learn: minería de datos simple y eficiente y análisis de datos, construido sobre NumPy y Matplotlib, código abierto. Aquí hay una pequeña hoja de trucos que revela la importancia de Scikit-Learn;
Nota: Pandas & Numpy juegan un papel importante en la ayuda de Data Wrangling, Matplotlib & Seaborn en Visualizaciones y Scikit-Learn le permite implementar algoritmos ML y, por lo tanto, modelar.
Espero, te he dejado un poco claro !!
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