Principali librerie per il Machine Learning di Python
Per sviluppare modelli di Machine Learning è possibile utilizzare il linguaggio di programmazione Python, il quale offre una vasta scelta di Librerie dedicate per l'apprendimento automatizzato.

Tra le principali Librerie di Machine Learning abbiamo:
Numpy
Veloce e versatile.
I concetti di vettorizzazione, indicizzazione e trasmissione di NumPy sono oggi gli standard dell'elaborazione di Array. NumPy offre funzioni matematiche complete, generatori di numeri casuali, routine di algebra lineare, trasformate di Fourier e altro ancora.
Per creare un vettore con NumPy :
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([2,3,4])
>>> a
array([2, 3, 4])
>>> a.dtype
dtype('int64')
>>> b = np.array([1.2, 3.5, 5.1])
>>> b.dtype
dtype('float64')
Link per maggiori informazioni : https://numpy.org/
Pandas
Pandas è una libreria principale per ogni applicazione di Intelligenza Artificiale. Questa libreria è adatta per strutture e per analizzare dati di alto livello. Consente l'unione e il filtraggio dei dati, nonché la raccolta da altre fonti esterne come Excel, ad esempio.
Link per maggiori informazioni : https://pandas.pydata.org/
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Matplotlib
Questa libreria è un altro "must" per chi vuole lavorare con il machine learning. In Matplotlib troverete una serie di funzioni che vi permetteranno di creare grafici in 2D e 3D. Con questa libreria è possibile vedere, ad esempio, quanto le nostre predizioni siano lontane da quelle desiderate.
Ecco come generare e salvare un grafico con MatplotLib :
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# dati con cui creare il grafico
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = 1 + np.sin(2 * np.pi * t)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)
ax.set(xlabel='time (s)', ylabel='voltage (mV)',
title='About as simple as it gets, folks')
ax.grid()
fig.savefig("test.png")
plt.show()

Link per maggiori informazioni : https://matplotlib.org/
Scikit-learn
All' interno di questa libreria troverai moltissime funzioni riguardanti la gestione dei principali algoritmi di ML , come clustering, regressioni lineari e logistiche, regressione, classificazione e altri. Grazie a Scikit-learn è possibile creare modelli anche complessi con poche righe di codice.
Link per maggiori informazioni : https://scikit-learn.org/stable/
StatsModels
StatsModels è un modulo Python che fornisce classi e funzioni per la stima di molti modelli statistici diversi, nonché per condurre test statistici e l'esplorazione statistica dei dati. Per ogni stimatore è disponibile un ampio elenco di statistiche sui risultati. I risultati vengono testati rispetto ai pacchetti statistici esistenti per garantire che siano corretti.
Link per maggiori informazioni : https://www.statsmodels.org/stable/index.html
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