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python 语言文字相关的机器学习库有哪些？

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我来答 我要提问 发布 2020-02-11 回复 2 点击 1460

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  • # 1楼
    2020-02-11
    1 Scrapy
    2 Beautiful Soup
    3 Python-Goose
    4 NLTK — Natural Language Toolkit
    5TextBlob: Simplified Text Processing
    6MBSP for Python
    7NumPy
    0 | 0
    用户：匿名
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  • # 2楼
    2020-02-11
    （一）Caffe
    Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，也是一个被广泛使用的开源深度学习框架，在Tensorflow出现之前一直是深度学习领域Github star最多的项目。
    Caffe的主要优势为：容易上手，网络结构都是以配置文件形式定义，不需要用代码设计网络。训练速度快，组件模块化，可以方便拓展到新的模型和学习任务上。但是Caffe最开始设计时的目标只针对于图像，没有考虑文本、语音或者时间序列的数据，因此Caffe对卷积神经网络的支持非常好，但是对于时间序列RNN，LSTM等支持的不是特别充分。caffe工程的models文件夹中常用的网络模型比较多，比如Lenet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等。

    （二） Tensorflow
    1、概念介绍
    TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算，而图边表示在它们之间传递的多维数据阵列（又称张量）。灵活的体系结构允许你使用单个API将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。

    （三） Keras
    1、概念介绍
    Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端，相当于Tensorflow、Theano、 CNTK的上层接口，号称10行代码搭建神经网络，具有操作简单、上手容易、文档资料丰富、环境配置容易等优点，简化了神经网络构建代码编写的难度。目前封装有全连接网络、卷积神经网络、RNN和LSTM等算法。
    Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。
    1) 序贯模型（Sequential):单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，没有跨层连接。这种模型编译速度快，操作也比较简单
    2) 函数式模型（Model）：多输入多输出，层与层之间任意连接。这种模型编译速度慢。
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汤歆

环俄留学首席顾问、高级培训讲师、顾问部总监

圣彼得堡国立大学教育学学士、社会心理学硕士，2011年圣彼得堡国立大学优秀毕业生，2017年入围出国留学中介行业领军人物。

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