windows环境下python怎么安装mlxtend-python连接QQ实现自动回复python 机器学习库

擅长：神经网络

网址：http://deeplearning.net/software/pylearn2/

Github：http://github.com/lisa-lab/pylearn2

Pyevolve

神经网络研究更让人兴奋和不同的领域之一是遗传算法。从根本上说，遗传算法只是一个模拟自然选择的启发式搜索过程。本质上它是在一些数据上测试神经网络，并从一个拟合函数中得到网络性能的反馈。然后对网络迭代地做小的、随机的变化，再使用相同的数据进行测试。将具有高度拟合分数的网络作为输出，然后使其作为下一个网络的父节点。

Pyevolve提供了一个用于建立和执行这类算法很棒的框架。作者曾表示，V0.6版本也支持遗传编程，所以在不久的将来，该框架将更倾向于作为一个进化的计算框架，而不只是简单地遗传算法框架。

擅长：遗传算法的神经网络

Github：https://github.com/perone/Pyevolve

NuPIC

Nupic是另一个库，与标准的机器学习算法相比，它提供了一些不同的功能。它基于一个称作层次时间记忆（HTM）的新皮层理论，。HTMs可以看作是一类神经网络，但在一些理论上有所不同。

从根本上说，HTMs是一个分层的、基于时间的记忆系统，可以接受各种数据。这意味着会成为一个新的计算框架，来模仿我们大脑中的记忆和计算是如何密不可分的。对于理论及其应用的详细说明，请参阅

白皮书。

擅长：HTMs

Github：http://github.com/numenta/nupic

Pattern

此库更像是一个“全套”库，因为它不仅提供了一些机器学习算法，而且还提供了工具来帮助你收集和分析数据。数据挖掘部分可以帮助你收集来自谷歌、推特和维基百科等网络服务的数据。它也有一个Web爬虫和HTML DOM解析器。“引入这些工具的优点就是：在同一个程序中收集和训练数据显得更加容易。

在文档中有个很好的例子，使用一堆推文来训练一个分类器，用来区分一个推文是“win”还是“fail”。

from pattern.web import Twitter

from pattern.en import tag

from pattern.vector import KNN, count

twitter, knn = Twitter(), KNN()

for i in range(1, 3):

for tweet in twitter.search("#win OR #fail", start=i, count=100):

s = tweet.text.lower()

p = "#win" in s and "WIN" or "FAIL"

v = tag(s)

v = [word for word, pos in v if pos == "JJ"] # JJ = adjective

v = count(v) # {"sweet": 1}

if v:

knn.train(v, type=p)

print knn.classify("sweet potato burger")

print knn.classify("stupid autocorrect")

首先使用twitter.search()通过标签"#win"和"#fail"来收集推文数据。然后利用从推文中提取的形容词来训练一个K-近邻（KNN）模型。经过足够的训练，你会得到一个分类器。仅仅只需15行代码，还不错。

擅长：自然语言处理（NLP）和分类。

Github：http://github.com/clips/pattern

Caffe

Caffe是面向视觉应用领域的机器学习库。你可能会用它来创建深度神经网络，识别图像中的实体，甚至可以识别一个视觉样式。

Caffe提供GPU训练的无缝集成，当你训练图像时极力推荐使用此库。虽然Caffe似乎主要是面向学术和研究的，但它对用于生产使用的训练模型同样有足够多的用途。

擅长：神经网络/视觉深度学习

网址：http://caffe.berkeleyvision.org/

Github：https://github.com/BVLC/caffe

其它知名库

这里还列出了一些其它面向Python的机器学习库。其中一些库与上述库有着相同的功能，而另一些则有更窄小的目标或是更适合当作学习工具来使用。

Nilearn基于scikit-learn

Github

StatsmodelsGithub

PyBrain (inactive)Github

Fuel· Github

BobGithub

skdataGithub

MILKGithub

IEPYGithub

QuepyGithub

HebelGithub

mlxtendGithub

nolearn· Github

RampGithub

Feature ForgeGithub

REPGithub

Python-ELMGithub

PythonXYWebsite

XCSWebsite

PyMLSourceForge

MLPY (inactive)Website

OrangeWebsite

MonteGithub

PYMVPAWebsite

MDP (inactive)Github

ShogunWebsite

《python连接QQ实现自动回复python 机器学习库》总结了关于程序员教程，对于我们来002pc.com确实能学到不少知识。

PyMCWebsite

GensimWebsite

NeurolabGithub

FFnet (inactive)SourceForge

LibSVMGithub

SpearmintGithub

ChainerGithub

topikGithub

CrabGithub

更多:python连接QQ实现自动回复python 机器学习库

https://www.002pc.comhttps://www.002pc.com/python/3601.html

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