Python機器學習及NLP庫
機器學習方面:
Scikit-Learn 可用於分類、特徵選擇、特徵提取和聚集。還擁有自然語言處理特徵提取的能力、詞袋、tf-idf演算法、預處理等。
Matplotlib 可以用於快速視覺化。
Statsmodels 主要用於預測性和探索性分析。可以擬合線性模型,進行統計分析或預測性建模。
PyMC 做貝葉斯曲線的工具。
Shogun 主要用於支援向量機(SVM)
Gensim 用於主題建模,LDA及其變體等方面,支援自然語言處理
Orange 擁有圖形介面的的庫,能力比較平均。
NLP(自然語言處理)方面:
NLTK 《Python自然語言處理》一書的預設工具,提供WordNet這種方便處理詞彙資源的介面,可用在分類、分詞、詞幹提取、標註等任務。
Jieba 可用於分詞、詞性標註、特徵詞提取等方面。
Gensim 用於對大型語料庫進行主題建模、檔案索引、相似度檢索等。
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