最后，让我们看看 Keras
Posted: Sun Mar 02, 2025 5:40 am
张量流
首先，我们来谈谈 Tensor Flow。它来自 Google 的开发人员。它是一个为机器学习而开发的开源库。最初，它是为了满足 Google 环境对训练神经网络的高需求而开发的，是 DistBelief（一种用于训练神经网络的 ML 系统）的后继者。最近，Tensor Flow 被广泛应用于现实世界的应用中。
Tensor Flow 的主要特性是多层节点系统，它能够在大型数据集上快速训练神经网络。Tensor Flow 对象检测目前为 Google 的语音识别和图片对象识别提供支持。
西阿诺
Theano 是一个定义类似于 NumPy 的多 塞浦路斯手机号码列表 维数组以及数学运算和表达式的包。它最初由蒙特利尔大学的机器学习小组开发，主要用于满足机器学习的需求。此外，该库经过编译，使其能够在所有架构上高效运行。
需要注意的是，Theano 在底层操作上与 NumPy 紧密集成。该库还优化了 GPU 和 CPU 的使用，使数据密集型计算的性能更快。
喀拉拉
。它是一个用于在界面的高层构建神经网络的开源库，它是用 Python 编写的。Keras 的总体思路是基于层的，其他一切都是围绕它们构建的。数据以张量的形式准备，第一层负责张量的输入，最后一层负责输出，模型建立在两者之间。
结论
我试图涵盖初学者需要学习的数据科学的所有内容。从安装和基本数据结构到机器学习和深度学习的高性能库。这些库被许多数据科学家视为首选。
当然，这并不是库的完整列表，还有更多值得探索的特定任务。我试图在这篇文章中涵盖更普遍的内容。要了解提取数据的过程，您还应该了解使用 Python 进行网页抓取的过程。
如果您想更深入地了解用于数据科学的 Python，有很多Python 教程，但我建议您参加Digital Vidya 的Python 编程课程。此外，如果您有任何其他有用且方便的库，请在评论中告诉我们的用户。
此外，您还可以在这里找到与所有库相关的 Python 数据科学备忘单。
快乐学习。
首先，我们来谈谈 Tensor Flow。它来自 Google 的开发人员。它是一个为机器学习而开发的开源库。最初，它是为了满足 Google 环境对训练神经网络的高需求而开发的，是 DistBelief（一种用于训练神经网络的 ML 系统）的后继者。最近，Tensor Flow 被广泛应用于现实世界的应用中。
Tensor Flow 的主要特性是多层节点系统，它能够在大型数据集上快速训练神经网络。Tensor Flow 对象检测目前为 Google 的语音识别和图片对象识别提供支持。
西阿诺
Theano 是一个定义类似于 NumPy 的多 塞浦路斯手机号码列表 维数组以及数学运算和表达式的包。它最初由蒙特利尔大学的机器学习小组开发，主要用于满足机器学习的需求。此外，该库经过编译，使其能够在所有架构上高效运行。
需要注意的是，Theano 在底层操作上与 NumPy 紧密集成。该库还优化了 GPU 和 CPU 的使用，使数据密集型计算的性能更快。
喀拉拉
。它是一个用于在界面的高层构建神经网络的开源库，它是用 Python 编写的。Keras 的总体思路是基于层的，其他一切都是围绕它们构建的。数据以张量的形式准备，第一层负责张量的输入，最后一层负责输出，模型建立在两者之间。
结论
我试图涵盖初学者需要学习的数据科学的所有内容。从安装和基本数据结构到机器学习和深度学习的高性能库。这些库被许多数据科学家视为首选。
当然，这并不是库的完整列表，还有更多值得探索的特定任务。我试图在这篇文章中涵盖更普遍的内容。要了解提取数据的过程，您还应该了解使用 Python 进行网页抓取的过程。
如果您想更深入地了解用于数据科学的 Python，有很多Python 教程，但我建议您参加Digital Vidya 的Python 编程课程。此外，如果您有任何其他有用且方便的库，请在评论中告诉我们的用户。
此外，您还可以在这里找到与所有库相关的 Python 数据科学备忘单。
快乐学习。