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给你学习PYTHON的理由
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机器学习必备：前20名Python人工智能和机器学习开源项目
摘要： 机器学习之旅必了解：前20名Python人工智能和机器学习开源项目！如今机器学习和人工智能已经变得家喻户晓，有很多爱好者进入了该领域。但是，什么才是能够进入该领域的正确路径呢？如何保持自己跟上该领域的发展步伐呢？为了解决以上两个问题，可以通过利用高级专业人员每天使用的众多开源项目和工具，与社区进行接触。如今，的贡献者人数增长最快，居首位。下降到第二位，但仍有非常大的贡献者群体。与2016年相比，贡献者人数增长最快的项目是：提高了169%，从493个增加到1324个贡献者。
，提高了86%，从21个增加到39个贡献者。
,提高了83%，从84个增加到154个贡献者。
,提高了81%，从145个增加到262个贡献者。
，提高了66%，从47个增加到78个贡献者。
提高了50%，从46个增加到69个贡献者。
2018年新晋的两个项目的贡献者人数：,626名贡献者。
,399名贡献者。
图1：Github上的前20名Python人工智能和机器学习项目上图：雪花大小与贡献者的数量成正比，颜色代表贡献者数量的变化-红色越高，蓝色越低。雪花形状适用于深度学习项目，适用于其他项目。下面的列表根据Github上贡献者的数量将项目从高到低进行排列。贡献者人数的变化与。1.最初是由谷歌机器智能研究机构的Goole Brain Team的研究人员和工程师开发的。该系统旨在促进机器学习方面的研究，并使其快速、容易的从研究原型过渡到生产系统。贡献者：1324（上升168%），提交：28476，Stars：92359.Github网址:。2.是用于数据挖掘和数据分析的简单而高效的工具，基于，和,开源，商业可用-，可供所有人访问，并且可在各种环境中重复使用。贡献者：1019（上升39%），提交：22575，Github网址：。3.是一种高级神经网络的，用Python编写，能够在,或上运行。贡献者：629(新），提交：4371，Github网址：。4.、和在Python中具有强大的GPU加速。贡献者：399（新），提交：6458，Github 网址：。5.允许你定义、优化和评估涉及多维数数组的数学表达式。贡献者：327（上升24%），提交：27931，Github网址：。6.是一个免费的Python库，具有可扩展的统计语义，用于分析语义结构的纯文本文档，检索语义相似的文档。贡献者：262（上升81%），提交：3549，Github网址：7.是一个深度学习框架，它的表达、速度和模块化都是在头脑中形成的。它由伯克利视觉和学习中心（）和社区贡献者开发。贡献者：260（上升21%），提交：4099，Github网址：。8.是一个基于Python的深度学习模型的独立开源框架。Chainer提供灵活、直观和高性能的手段来实施全方位的深度学习模型，包括最新的模型，如递归神经网络和变分自动编码器。贡献者：154（上升84%），提交：12613，Github网址：。9.是一个Python模块，允许用户探索数据，估计统计模型并执行统计测试。描述统计、统计测试、绘图功能和结果统计的广泛列表适用于不同类型的数据和任意一个估算器。贡献者：144（上升33%），提交：9729，Github网址：。10.是机器学习工具箱，它提供了广泛的统一和高效的机器学习（ML）方法。该工具箱可以无缝地组合多个数据表示、算法类和通用工具。贡献者：139（上升32%），提交：16362，Github网址：。11.是一个机器学习库。其大部分功能都建立在之上。这意味着你可以使用数学表达式编写Pylearn2插件（新模型、算法等），Theano将为你优化和稳定这些表达式，并将它们编译为你选择的后端（CPU或GPU）。贡献者：119(上升3.5%），提交：7119，Github网址：。12.是一个开源项目，它基于被称为分层时间存储器（）的新大脑皮层理论。部分已经在应用中实施、测试和使用，而HTM理论的其他部分仍在开发中。贡献者：85（上升12%），提交：6588，Github网址：。13.是基于Python的深度学习库。它提供易用性，同时提供最高的性能。贡献者：78%（上升66%）,提交：1112，Github网址：。14.是一个Python模块，用于快速简单的统计学习神经成像数据。它利用工具箱进行多变量统计，并提供预测建模，分类，解码或连接分析等应用。贡献者：69（上升50%），提交：6198，Github网址：。15.是新手和专家的开源机器学习和可视化数据。使用大型工具箱交互式数据分析工作流程。贡献者：53（上升33%），提交：8915，Github网址：。16.是一个python模块，实现贝叶斯统计模型和拟合算法，包括。其灵活性和可扩展性使其适用大量问题。贡献者：39（上升5.4%），提交：2721，Github网址：。17.是用于快速原型设计和测试思想的新型演化计算框架，它试图使算法明确，数据结构透明。它与和等并行机制完美协调。贡献者：39（上升86%），提交：1960年，Github网址：。18.(）是一个C++库，它使用Python绑定来搜索接近给定查询点的空间点。它还创建了大量的基于只读文件的数据结构，这些数据结构被映射到内存中，以便许多进程可以共享相同的数据。贡献者：35（上升46%），提交：527，Github网址：。19.是Python的模块化机器学习库。其目标是为机器学习任务提供灵活，易于使用但仍然强大的算法，以及各种预定义环境来测试和比较你的算法。贡献者：32（上升3%），提交：992，Github网址：。20.是一个数据管道框架，它为你的机器学习模型提供所需数据。它将被用于和神经网络库。贡献者：32（上升10%），提交：1116，Github 网址：。贡献者和提交数在2018年2月录得。 阅读更多干货好文，请关注扫描以下二维码：
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【用python搞机器学习与人工智能学习心得与经验】
大多数人在入门机器学习和人工智能时都需要学习python，于是就有许多人买了一本python从入门到精通类似的书，或者就买一本python基本语法的书。本人开始也一样，但是在学习的过程中发现，即使看完了python的基本语法，还是不会把python应用到机器学习中来。
辗转反侧，后来觉得时自己的机器学习理论基础不够，又买了李航的统计学习方法与周志华的机器学习，再结合实验室的研究方向，一步步学习与补充机器学习理论知识，但时后来发现，平时实验室的任务也就是实现基本的机器学习算法（之前对matlab熟悉，一直用的matlab实现机器学习算法），并没有教我们每个机器学习算法该怎么用，用程序写的话该怎么调用哪些函数，调哪些参数。
后来，通过参加阿里的天池比赛和一些数据挖掘比赛才慢慢学会原来这些基本的机器学习算法再python提供的各种包中都可以调用，这时我才觉得我学的python真正用到机器学习上面了，但是又不知道怎样系统的学习这些调用方法与怎样调参，后来也是借鉴一些大佬们的学习方法，可以通过在github上找想要学习的机器学习包的jupyter notebook代码，里面又有讲解，又有代码示例，学习起来很快，容易上手。
总结自己从研一到现在快一年的时间里，学习机器学习的方法和心路历程如下：
（1）先复习一些基本的数学理论基础，比如线性代数，概率论等
（2）学习机器学习的理论基础并且最好自己用编程实现，有利于对算法的理解。推荐python算法实现链接，可参考学习：，推荐两本相关的理论书，一本是周志华的机器学习，另一本是李航的统计学习方法。
（3）学习python的一些基本语法，推荐在实现机器学习算法时用python语言，我当时懒用的是matlab，这样不好！
（4）这时一定要注意，不要以为学会了python基础语法就可以搞机器学习了（当然大神可以），还需要学会使用机器学习包，里面封装了各种各样的机器学习算法，所以学会了python的基础语法，这才是刚刚开始。接下来就可以通过我说的神奇——jupyter notebook来学习各种机器学习包了，比如常用的有sklearn，pandas，numpy，matplotlib这些，在github上搜索机器学习包都有大神写的jupyter notebook。
最最最重要的一点是，我个人认为参加一些数据挖掘和机器学习算法大赛，如kaggle，天池，会很好的提升自己，会让你知道，原来机器学习算法是这样用的，真的可以解决实际问题，真的好神奇，这样一来也会激发自己的学习兴趣！
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3月6日，南京大学官网正式发布新闻，经研究决定，南京大学正式成立人工智能学院。
而人工智能最主要的开发语言就是Python，Python好学吗？学了Python都能做什么？
人工智能时代的最新机遇来了，你准备好了吗？
很多初学者都听说Python很火，可是为啥要学Python，下面谈谈我的感悟。
Python语言是我目前为止用的最爽的语言，因为它真的很优美。虽然c，c++，Java也非常的强大和伟大，但是每一种语言伟大的背后都是有一定的时代背景。
在PC时代大量的嵌入式的设备，底层的代码，以及桌面的应用都是用C，C++实现的，毋庸置疑他们是最接近底层，也是最快的。
随着2000年左右电商的大规模的兴起，逐渐的从PC时代过度到了互联网时代，jJava开始王者归来，加上2010移动互联网的爆发android开始风靡起来，Java更是如日中天。
那么未来10年到底哪种语言会独领风骚，笑傲江湖，我不得而知，但是未来10年一定是人工智能，万物互联的时代，现在AI、VR、无人驾驶汽车，无人机，智能家居离我们越来越近了。
未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的数据需要处理,而python最大的优势，就是对数据的处理，有着得天独厚的优势，我相信未来的10年，Python会越来越火。
当然以上是我的个人观点，不对的地方请大家指正。
那么下面来讲讲学Python的理由：
1.从语言排行榜上看
Python虽然是25岁的大叔级编程语言，但是近年来Python反而变得越来越流行，在TIOBE编程语言指数排行榜中，Python的排名从去年的第六名飙升到了第四名。
2.语言本身简洁，优美，功能超级强大
Python的语法非常接近英语,去掉了传统的C++/Java使用大括号来区分一个方法体或者类的形式，而是采用强制缩进来表示一个方法或者类。风格统一，非常优美.而且内置了很多高效的库，打个比方，同样一项工作C语言可能要1000行，Java要100行，Python可能只要10行。而且从桌面应用,web开发,自动化测试运维，爬虫，人工智能，大数据处理都能做，以后会详细讲一下。
类似很多流行编程语言Java、C++、C都能跨平台而且开源，Python也是如此
由于它是开源的，所以也支持可移植性。你可以随处运行Python，换句话说你在Window上写的代码，可以很方便的再Linux，mac上运行。
4.非常火爆的社区
Python有非常有名的社区，而且人气很火爆，大家可以去python官网经常逛逛，还有github上搜一下Python的帖子，很多开源的库，你能想到的基本都已经有人开发了，而且版本还在不断的迭代。
5.很多有名的大公司在用
国外非常有名的有Google、Facebook、Yahoo、YueTube、还有美国宇航局NASA、像著名的开源云计算平台Openstack也是用Python写的，还有国内的豆瓣也是用Python写的。
学Python后到底能干什么？
运维、web开发、应用开发、大数据、数据挖掘、科学计算、机器学习、人工智能、自然语言处理……还可以写很长很长……
如果你还是大学生，学习Python将使你在众多同学中脱颖而出：
而如果你是在职人士，没有接触过Python，那么学习Python转行做人工智能、大数据、运维工程师等等工作，都是你获得高薪的必备条件。
Python工程师薪资多少？
目前Python工程师正处于需求量大，人才供不应求的阶段，薪资一路也是水涨船高。
北京Python工程师的薪资平均为18880每月，即使是刚刚毕业的应届毕业生，做Python在人工智能领域的薪资也在12500元每月。
数据显示，2017年在雇主发布的职位说明中，Python技能需求增速达到174%，居于首位。
责任编辑：
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北邮在线是西北地区首开人工智能培训的机构
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