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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.


Librerie di Python
Librerie di Python

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() 

Grafico MatplotLib
Grafico MatplotLib

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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