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Python语言下的机器学习库
2016-07-15 09:58:57         来源:Neil Pan的学习笔记  
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Python是最好的编程语言之一,在科学计算中用途广泛:计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。

当然,它也有些缺点;其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维(unix-minded)的人,你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点,这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品,但是使用正确的工具,我们可以工作得更高效,生产率更高。因此了解正确的工具,对你的工作领域是非常重要的。

这篇文章的目的就是列举并描述Python可用的最有用的机器学习工具和库。这个列表中,我们不要求这些库是用Python写的,只要有Python接口就够了。我们在最后也有一小节关于深度学习(Deep Learning)的内容,因为它最近也吸引了相当多的关注。

我们的目的不是列出Python中所有机器学习库(搜索“机器学习”时Python包索引(PyPI)返回了139个结果),而是列出我们所知的有用并且维护良好的那些。另外,尽管有些模块可以用于多种机器学习任务,我们只列出主要焦点在机器学习的库。比如,虽然Scipy包含一些聚类算法,但是它的主焦点不是机器学习而是全面的科学计算工具集。因此我们排除了Scipy(尽管我们也使用它!)。

另一个需要提到的是,我们同样会根据与其他科学计算库的集成效果来评估这些库,因为机器学习(有监督的或者无监督的)也是数据处理系统的一部分。如果你使用的库与数据处理系统其他的库不相配,你就要花大量时间创建不同库之间的中间层。在工具集中有个很棒的库很重要,但这个库能与其他库良好集成也同样重要。

如果你擅长其他语言,但也想使用Python包,我们也简单地描述如何与Python进行集成来使用这篇文章列出的库。

Scikit-Learn

Scikit Learn是我们在CB Insights选用的机器学习工具。我们用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。我们最爱的一点是它拥有易用的一致性API,并提供了很多开箱可用的求值、诊断和交叉验证方法(是不是听起来很熟悉?Python也提供了“电池已备(译注:指开箱可用)”的方法)。锦上添花的是它底层使用Scipy数据结构,与Python中其余使用Scipy、Numpy、Pandas和Matplotlib进行科学计算的部分适应地很好。因此,如果你想可视化分类器的性能(比如,使用精确率与反馈率(precision-recall)图表,或者接收者操作特征(Receiver Operating Characteristics,ROC)曲线),Matplotlib可以帮助进行快速可视化。考虑到花在清理和构造数据的时间,使用这个库会非常方便,因为它可以紧密集成到其他科学计算包上。

另外,它还包含有限的自然语言处理特征提取能力,以及词袋(bag of words)、tfidf(Term Frequency Inverse Document Frequency算法)、预处理(停用词/stop-words,自定义预处理,分析器)。此外,如果你想快速对小数据集(toy dataset)进行不同基准测试的话,它自带的数据集模块提供了常见和有用的数据集。你还可以根据这些数据集创建自己的小数据集,这样在将模型应用到真实世界中之前,你可以按照自己的目的来检验模型是否符合期望。对参数最优化和参数调整,它也提供了网格搜索和随机搜索。如果没有强大的社区支持,或者维护得不好,这些特性都不可能实现。我们期盼它的第一个稳定发布版。

Statsmodels

Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库,主要用于预测性和探索性分析。如果你想拟合线性模型、进行统计分析,或者预测性建模,那么Statsmodels非常适合。它提供的统计测试相当全面,覆盖了大部分情况的验证任务。如果你是R或者S的用户,它也提供了某些统计模型的R语法。它的模型同时也接受Numpy数组和Pandas数据帧,让中间数据结构成为过去!

PyMC

PyMC是做贝叶斯曲线的工具。它包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具,也包含一些层次模型。如果想进行贝叶斯分析,你应该看看。

Shogun

Shogun是个聚焦在支持向量机(Support Vector Machines, SVM)上的机器学习工具箱,用C++编写。它正处于积极开发和维护中,提供了Python接口,也是文档化最好的接口。但是,相对于Scikit-learn,我们发现它的API比较难用。而且,也没提供很多开箱可用的诊断和求值算法。但是,速度是个很大的优势。

Gensim

Gensim被定义为“人们的主题建模工具(topic modeling for humans)”。它的主页上描述,其焦点是狄利克雷划分(Latent Dirichlet Allocation, LDA)及变体。不同于其他包,它支持自然语言处理,能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起。如果你的领域在NLP,并想进行聚集和基本的分类,你可以看看。目前,它们引入了Google的基于递归神经网络(Recurrent Neural Network)的文本表示法word2vec。这个库只使用Python编写。

Orange

Orange是这篇文章列举的所有库中唯一带有图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)的。对分类、聚集和特征选择方法而言,它是相当全面的,还有些交叉验证的方法。在某些方面比Scikit-learn还要好(分类方法、一些预处理能力),但与其他科学计算系统(Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas)的适配上比不上Scikit-learn。

但是,包含GUI是个很重要的优势。你可以可视化交叉验证的结果、模型和特征选择方法(某些功能需要安装Graphviz)。对大多数算法,Orange都有自己的数据结构,所以你需要将数据包装成Orange兼容的数据结构,这使得其学习曲线更陡。

PyMVPA

PyMVPA是另一个统计学习库,API上与Scikit-learn很像。包含交叉验证和诊断工具,但是没有Scikit-learn全面。

深度学习

尽管深度学习是机器学习的一个子节,我们在这里创建单独一节的原因是,它最新吸引了Google和Facebook人才招聘部门的很多注意。

Theano

Theano是最成熟的深度学习库。它提供了不错的数据结构(张量,tensor)来表示神经网络的层,对线性代数来说很高效,与Numpy的数组类似。需要注意的是,它的API可能不是很直观,用户的学习曲线会很高。有很多基于Theano的库都在利用其数据结构。它同时支持开箱可用的GPU编程。

PyLearn2

还有另外一个基于Theano的库,PyLearn2,它给Theano引入了模块化和可配置性,你可以通过不同的配置文件来创建神经网络,这样尝试不同的参数会更容易。可以说,如果分离神经网络的参数和属性到配置文件,它的模块化能力更强大。

Decaf

Decaf是最近由UC Berkeley发布的深度学习库,在Imagenet分类挑战中测试发现,其神经网络实现是很先进的(state of art)。

Nolearn

如果你想在深度学习中也能使用优秀的Scikit-learn库API,封装了Decaf的Nolearn会让你能够更轻松地使用它。它是对Decaf的包装,与Scikit-learn兼容(大部分),使得Decaf更不可思议。

OverFeat

OverFeat是最近猫vs.狗(kaggle挑战)的胜利者,它使用C++编写,也包含一个Python包装器(还有Matlab和Lua)。通过Torch库使用GPU,所以速度很快。也赢得了ImageNet分类的检测和本地化挑战。如果你的领域是计算机视觉,你可能需要看看。

Hebel

Hebel是另一个带有GPU支持的神经网络库,开箱可用。你可以通过YAML文件(与Pylearn2类似)决定神经网络的属性,提供了将神级网络和代码友好分离的方式,可以快速地运行模型。由于开发不久,就深度和广度上说,文档很匮乏。就神经网络模型来说,也是有局限的,因为只支持一种神经网络模型(正向反馈,feed-forward)。但是,它是用纯Python编写,将会是很友好的库,因为包含很多实用函数,比如调度器和监视器,其他库中我们并没有发现这些功能。

Neurolab

NeuroLab是另一个API友好(与Matlabapi类似)的神经网络库。与其他库不同,它包含递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)实现的不同变体。如果你想使用RNN,这个库是同类API中最好的选择之一。

与其他语言集成

你不了解Python但是很擅长其他语言?不要绝望!Python(还有其他)的一个强项就是它是一个完美的胶水语言,你可以使用自己常用的编程语言,通过Python来访问这些库。以下适合各种编程语言的包可以用于将其他语言与Python组合到一起:

R -> RPython
Matlab -> matpython
Java -> Jython
Lua -> Lunatic Python
Julia -> PyCall.jl
不活跃的库

这些库超过一年没有发布任何更新,我们列出是因为你有可能会有用,但是这些库不太可能会进行BUG修复,特别是未来进行增强。

MDP
MlPy
FFnet
PyBrain
如果我们遗漏了你最爱的Python机器学习包,通过评论让我们知道。我们很乐意将其添加到文章中。


深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”。

最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism。

在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具。

Python深度学习

Theano

主页:http://deeplearning.net/software/theano/

Github网址:https://github.com/Theano/Theano

Theano不仅是这篇文章中将要讨论的其他框架的核心库,于其自身而言,它也是一个强大的库,几乎能在任何情况下使用,从简单的logistic回归到建模并生成音乐和弦序列或是使用长短期记忆人工神经网络对电影收视率进行分类。

Theano大部分代码是使用Cython编写,Cython是一个可编译为本地可执行代码的Python方言,与仅仅使用解释性Python语言相比,它能够使运行速度快速提升。最重要的是,很多优化程序已经集成到Theano库中,它能够优化你的计算量并让你的运行时间保持最低。

如果速度的提升还不能满足你,它还内置支持使用CUDA在GPU上执行那些所有耗时的计算。所有的这一切仅仅只需要修改配置文件中的标志位即可。在CPU上运行一个脚本,然后切换到GPU,而对于你的代码,则不需要做任何变化。

同时我们应该注意到,尽管Theano使用Cython和CUDA对其性能大大提升,但你仍然可以仅仅使用Python语言来创建几乎任何类型的神经网络结构。

Pylearn2

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

Github网址:https://github.com/lisa-lab/pylearn2

Pylearn2和Theano由同一个开发团队开发,Pylearn2是一个机器学习库,它把深度学习和人工智能研究许多常用的模型以及训练算法封装成一个单一的实验包,如随机梯度下降。

你也可以很轻松的围绕你的类和算法编写一个封装程序,为了能让它在Pylearn2上运行,你需要在一个单独的YAML格式的配置文件中配置你整个神经网络模型的参数。

除此之外,它还有很多数据集及其预编译好的软件包,所以,你现在就可以直接使用MNIST数据集开始做实验了!

Blocks

Github网址:https://github.com/mila-udem/blocks

Blocks是一个非常模块化的框架,有助于你在Theano上建立神经网络。目前它支持并提供的功能有:

构建参数化Theano运算,称之为“bricks”。
在大型模型中使用模式匹配来选择变量以及“bricks”。
使用算法优化模型。
训练模型的保存和恢复。
在训练过程中检测和分析值(训练集以及测试集)。
图形变换的应用,如dropout。
Keras

主页:http://keras.io/

Github网址:https://github.com/fchollet/keras

Keras是一个简约的、高度模块化的神经网络库,设计参考了Torch,基于Theano和Python语言编写,支持GPU和CPU。它的开发侧重于实现快速试验和创造新的深度学习模型。

如果你需要具有以下功能的深度学习库,采用Keras就恰到好处:

可以很容易地、快速地建立原型(通过总体模块化,极简化并且可扩展化)。
支持卷积网络和递归网络,以及两者的组合。
支持任意连接方式(包括多输入多输出训练)。
Keras库与其他采用Theano库的区别是Keras的编码风格非常简约、清晰。它把所有的要点使用小类封装起来,能够很容易地组合在一起并创造出一种全新的模型。

CSDN博客上的更多介绍:

DeepLearning tutorial(6)易用的深度学习框架Keras简介
DeepLearning tutorial(7)深度学习框架Keras的使用-进阶
Lasagne

Github网址:https://github.com/Lasagne/Lasagne

Lasagne不只是一个美味的意大利菜,也是一个与Blocks和Keras有着相似功能的深度学习库,但其在设计上与它们有些不同。

下面是Lasagne的一些设计目的:

简单化:它应该是易于使用和扩展的机器学习库。每添加一个特征,就应该考虑其对易用性和扩展性的影响。每一个抽象概念的加入都应该仔细检查,以确定增加的复杂性是否合理。
小接口:尽可能少的类和方法。尽可能依赖Theano的功能和数据类型,遵循Theano的规定。如果没有严格的必要,不要在类中封装东西。这会使它更容易使用库并且扩展它(不需要有太多的认知)。
不碍事:未使用的功能应该是不可见的,用户不会考虑他们不使用的功能。尽可能单独的使用库文件中的组件
透明性:不要试图掩盖Theano,尽量以Python或NumPy数据类型的形式将函数和方法返回给Theano表达式。
重点:遵循Unix哲学“做一件事,并把它做好”,重点集中在前馈神经网络。
实用主义:使普通用例更易于使用,这要比支持每一个可能的用例更为重要。
原文链接:Frameworks and Libraries for Deep Learning(译者/刘帝伟 审校/刘翔宇、朱正贵 责编/周建丁)

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