2025年十大必知的机器学习Python库
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Python 是最受欢迎的机器学习语言之一，原因不言而喻。它易于使用、灵活，并且拥有庞大的库生态系统，可以使构建机器学习模型既快速又轻松。随着我们进入 2025 年，新的库不断涌现，而老牌的库也在不断改进。
在本文中，我们将介绍如果您从事机器学习工作，应该了解的 10 个 Python 库。
1. Scikit-learn
Scikit-learn 是 Python 中一个流行的机器学习库，提供数据分析工具。它支持分类、回归和聚类等多种算法。这使其在多种机器学习任务中都很有用。
主要特点
- 构建在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 之上
- 包含数据预处理、模型选择和评估的工具
- 支持交叉验证、超参数调整和特征提取
2. TensorFlow
TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，主要用于深度学习和神经网络。它同时支持 CPU 和 GPU 计算，以实现高性能，并广泛应用于研究和生产。
主要特点
- 用于研究和生产部署的灵活生态系统
- 支持图像、文本和语音处理等多种任务
- 用于轻松构建和部署模型的高级 API (Keras)
3. PyTorch
PyTorch 是 Facebook 开发的开源深度学习框架，以其灵活性和易用性而闻名。与其他框架使用的静态图不同，PyTorch 使用动态计算图。这使得调试更容易，也有助于模型实验。
主要特点
- 支持动态计算图
- 使用 CPU 和 GPU 提供高性能加速
- 与 Python 和其他科学库的紧密集成
4. XGBoost
XGBoost 是一个流行的机器学习算法，以其高性能和可扩展性而闻名。它实现了梯度提升，通过使用决策树作为基本学习器，通过梯度下降最小化损失来组合弱模型，形成一个强模型。
主要特点
- 处理缺失数据，并能很好地处理大型数据集
- 高度可扩展且快速
- 用于分类和回归任务
5. LightGBM
LightGBM 是一个快速的梯度提升算法，专为大型数据集和高维数据设计。它使用决策树作为基本模型，并采用基于直方图的技术来加速训练。
主要特点
- 减少内存使用和训练时间
- 高精度和可扩展性
- 对类别特征效果很好
6. CatBoost
CatBoost 是 Yandex 开发的梯度提升算法，在处理类别特征方面表现出色。它使用有序提升来减少过拟合，并支持自动处理缺失值。
主要特点
- 支持并行和基于 GPU 的计算
- 易于使用，只需最少的预处理
- 以快速训练和高精度而闻名
7. Hugging Face Transformers
Hugging Face Transformers 是一个自然语言处理 (NLP) 库，它提供了针对文本分类、翻译和问答等多种任务的预训练模型。它简化了使用最先进的 NLP 模型，只需少量设置。
主要特点
- 支持 BERT、GPT 和 T5 等预训练模型
- 专为在自定义数据集上轻松微调而构建
- 与 TensorFlow 和 PyTorch 兼容
8. FastAI
FastAI 是一个构建在 PyTorch 之上的深度学习库，专注于易用性和灵活性。它提供了高级抽象，简化了机器学习模型的训练。它强调最佳实践和尖端技术。
主要特点
- 用于视觉、文本和表格数据的预训练模型
- 用于数据增强和模型微调的强大工具
- 专为初学者和专家设计，并提供强大的社区支持
9. JAX
JAX 是 Google 开发的数值计算库，它通过自动微分扩展了 NumPy。它专为高性能机器学习研究而设计，并同时支持 CPU 和 GPU/TPU 加速。
主要特点
- 通过即时 (JIT) 编译实现高性能
- 支持数组操作和线性代数
- 灵活高效，适用于自定义深度学习模型
10. Optuna
Optuna 是一个开源优化框架，专为机器学习中的超参数调整而设计。它使用诸如树状结构 Parzen 估计器 (TPE) 等算法来自动化最佳模型参数的搜索。
主要特点
- 支持优化任务的并行化
- 提供用于跟踪优化进度的可视化工具
- 高度灵活且可扩展，易于与其他机器学习库集成
总结
随着机器学习在 2025 年继续快速发展，掌握正确的工具比以往任何时候都更加重要。本文重点介绍的 Python 库——从 TensorFlow 和 PyTorch 等基础框架到 Hugging Face Transformers 和 Optuna 等专业工具——使开发人员和研究人员能够高效灵活地构建、优化和部署尖端模型。
如今，对我来说，最大的问题不是库，而是数据集。我如何使用 Project Gutenberg 的全部内容来创建一个用于 NLP 的模型？
这是一个*很棒*的转变，你现在正在像一名真正的应用机器学习工程师一样思考。如果库不再是障碍，并且你准备开始处理**真实世界的文本**，那么使用**Project Gutenberg** 进行**NLP** 是一个明智的选择——特别是因为你已经精通 Python 并拥有应用数学背景。
让我们来看看如何**使用 Project Gutenberg 构建 NLP 模型**——从数据集收集到模型训练。
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## 🧠 使用 Project Gutenberg 数据可以做什么
Project Gutenberg 是一个公共领域的免费电子书金矿。你可以将其用于许多 NLP 项目，例如
| 任务 | 描述 | 模型类型 |
| ———————————————– | ————————————————— | ——————— |
| 📖 文本生成 | 生成莎士比亚式或狄更斯式文本 | 语言建模 |
| 🧾 文本分类 | 按作者或流派对书籍进行分类 | 分类 |
| 🧹 摘要 | 总结章节或整本书 | 序列到序列 |
| 👥 命名实体识别 | 提取人物、地点、事件 | 序列标记 |
| 🧠 情感分析 | 对句子应用极性评分 | 分类 |
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## 📦 步骤详解：使用 Project Gutenberg 进行 NLP
### **步骤 1：安装
gutenberg或使用requests获取原始文本**bash
pip install gutenberg
但是
gutenberg包有局限性。我建议使用 [https://www.gutenberg.org](https://www.gutenberg.org) 上的**原始文本**。以下是如何获取一本书
pythonimport requests
url = "https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-0.txt" # 傲慢与偏见
response = requests.get(url)
text = response.text
print(text[:1000]) # 预览前 1000 个字符
—
### **步骤 2：清理文本**
书籍包含标题/页脚。像这样清理它们
pythondef clean_gutenberg_text(text):
start = text.find("*** START OF THIS PROJECT GUTENBERG EBOOK")
end = text.find("*** END OF THIS PROJECT GUTENBERG EBOOK")
return text[start:end]
cleaned_text = clean_gutenberg_text(text)
—
### **步骤 3：分词和预处理**
使用
nltk或spaCybash
pip install nltk
pythonimport nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')
tokens = word_tokenize(cleaned_text.lower())
print(tokens[:20])
你也可以删除停用词、标点符号等。
—
### **步骤 4：选择项目创意**
以下是 3 个使用 Gutenberg 数据对初学者友好的实用项目
—
#### ✅ **1. 单词预测模型**
使用 n-gram 来预测下一个单词。
pythonfrom nltk import bigrams, FreqDist
import random
bi_grams = list(bigrams(tokens))
freq = FreqDist(bi_grams)
def predict_next_word(word)
candidates = [(a, b) for (a, b) in freq if a == word]
if not candidates
return None
return max(candidates, key=lambda x: freq[x])[1]
print(predict_next_word("elizabeth"))
—
#### ✅ **2. 文本生成（字符级别）**
在 Keras 中使用 LSTM 构建一个基于字符的语言模型（如 GPT-mini！）。
—
#### ✅ **3. 作者分类**
下载 3 位作者的各 3-4 本书。训练一个分类器（
朴素贝叶斯或TF-IDF + SVM）来预测文本片段的作者。—
## 🗃 在哪里获取更多书籍
使用脚本从 Gutenberg 下载多本书
pythonbook_ids = [1342, 1661, 2701] # 添加更多 ID
books = {}
for book_id in book_ids:
url = f"https://www.gutenberg.org/files/{book_id}/{book_id}-0.txt"
text = requests.get(url).text
books[book_id] = clean_gutenberg_text(text)
—
## 🚀 想训练语言模型？
如果你想进一步在 Gutenberg 数据上训练一个**Transformer（如 GPT-2）**，我们可以使用 Hugging Face 的
transformers库来完成，并相应地准备你的数据集。—
## 📘 最后提示
一旦你构建了第一个 NLP 项目，即使是一个小项目
– 将其推送到 GitHub
– 包含一个 README 来解释模型和数据集
– 展示一些可视化或输出
这就是你的作品集。
—
我不知道机器学习
我不知道机器学习，所以我想学习这个主题
你好……请从这里开始： https://machinelearning.org.cn/start-here/