4. Matplotlib: это библиотека визуализации данных в Python, которая предоставляет инструменты для создания различных типов графиков, таких как гистограммы, скаттеры, boxplots и т.д.
5. Seaborn: это библиотека, построенная поверх Matplotlib, которая предоставляет более высокоуровневые инструменты для статистической визуализации данных. Она делает простой визуализацию сложных данных, таких как множественная регрессия, графики распределения и т.д.
6. TensorFlow: это библиотека машинного обучения от Google, которая предоставляет инструменты для создания и обучения сложных моделей глубокого обучения. Она поддерживает различные типы нейронных сетей, такие как свёрточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.
7. Keras: это библиотека машинного обучения, которая предоставляет простой и модульный интерфейс для создания и обучения моделей глубокого обучения. Она поддерживает различные типы нейронных сетей и может работать поверх TensorFlow, Theano и CNTK.
Эти библиотеки являются лишь небольшим подбором из множества библиотек, доступных для обработки данных и машинного обучения в Python. Каждая библиотека имеет свои особенности и преимущества, поэтому выбор зависит от конкретных потребностей конкретного проекта, давайте рассмотрим мою любимую Scikit-learn на ней я разработал AI API-сервисы:
"GenderDetect AI" – модель определения пола по имени
"GeoLocate AI" – модель определения геолокации по IP-адресу
"ProviderInfo AI" – модель определения провайдера по IPv6
Библиотека Scikit-learn поддерживает множество алгоритмов машинного обучения, такие как:
1. Классификация:
* Logistic Regression (логистическая регрессия)
* Linear Discriminant Analysis (линейный дискриминантный анализ)
* Decision Trees (дерево решений)
* Random Forests (случайные леса)
* Support Vector Machines (машины опорных векторов)
* K-Nearest Neighbors (k ближайших соседей)
* Gradient Boosting (градиентный бустинг)
2. Регрессия:
* Linear Regression (линейная регрессия)
* Ridge Regression (линейная регрессия с регуляризацией)
* Lasso Regression (линейная регрессия с L1-регуляризацией)
* Polynomial Regression (полиномиальная регрессия)
* Support Vector Regression (регрессия с машиной опорных векторов)
* Decision Trees Regression (регрессия с деревом решений)
* Random Forests Regression (регрессия с случайными лесами)