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機器學習 - 生態系統
由於其簡單性、多功能性和廣泛的庫和工具生態系統，Python已成為最流行的機器學習程式語言之一。機器學習可以使用多種程式語言，例如Java、C++、Lisp、Julia、Python等。其中，Python程式語言獲得了巨大的普及。
在這裡，我們將探討Python機器學習生態系統，並重點介紹一些最流行的庫和框架。
Python機器學習生態系統
機器學習生態系統指的是用於開發機器學習應用程式的工具和技術的集合。Python提供了各種庫和工具，它們構成了Python機器學習生態系統的組成部分。這些有用的元件使Python成為機器學習和資料科學的重要語言。雖然有很多這樣的元件，但讓我們在這裡討論一些Python生態系統中重要的元件：
- 程式語言：Python
- 整合開發環境
- Python庫
程式語言：Python
程式語言是任何開發生態系統的重要組成部分。Python程式語言廣泛用於機器學習和資料科學。
讓我們討論為什麼Python是機器學習的最佳選擇。
為什麼選擇Python進行機器學習？
根據Stack Overflow開發者調查2023，Python是第三大最流行的程式語言，也是機器學習和資料科學中最流行的語言。以下是使Python成為資料科學首選語言的特性：
大量的包
Python擁有大量功能強大的包，可用於各個領域。它還擁有numpy、scipy、pandas、scikit-learn等機器學習和資料科學所需的包。
易於原型設計
Python的另一個重要特性是易於快速原型設計，這使其成為資料科學的首選語言。此功能對於開發新演算法非常有用。
協作功能
資料科學領域基本上需要良好的協作，而Python提供了許多使這變得極其容易的有用工具。
一門語言，多個領域
一個典型的資料科學專案包括資料提取、資料操作、資料分析、特徵提取、建模、評估、部署和更新解決方案等各個領域。由於Python是一種多用途語言，它允許資料科學家從一個共同的平臺解決所有這些領域。
Python的優勢和劣勢
每種程式語言都有一些優勢和劣勢，Python也不例外。
優勢
根據研究和調查，Python是第五大最重要的語言，也是機器學習和資料科學中最流行的語言。這是因為Python具有以下優勢：
易於學習和理解 - Python的語法更簡單；因此，即使對於初學者來說，學習和理解這門語言也相對容易。
多用途語言 - Python是一種多用途程式語言，因為它支援結構化程式設計、面向物件程式設計以及函數語言程式設計。
大量的模組 - Python有大量的模組來涵蓋程式設計的各個方面。這些模組易於使用，因此使Python成為一種可擴充套件的語言。
開源社群的支援 - 作為開源程式語言，Python得到了非常龐大的開發者社群的支援。因此，Python社群可以輕鬆修復bug。這一特性使Python非常強大和適應性強。
可擴充套件性 - Python是一種可擴充套件的程式語言，因為它提供了比shell指令碼更好的結構來支援大型程式。
劣勢
雖然Python是一種流行且強大的程式語言，但它也存在執行速度慢的缺點。
與編譯型語言相比，Python的執行速度較慢，因為Python是一種解釋型語言。這可能是Python社群改進的主要領域。
安裝Python
要在Python中工作，我們必須首先安裝它。您可以透過以下兩種方式之一安裝Python：
單獨安裝Python
使用預打包的Python發行版 - Anaconda
讓我們詳細討論這些內容。
單獨安裝Python
如果您想在您的計算機上安裝Python，那麼您只需要下載適用於您平臺的二進位制程式碼。Python發行版適用於Windows、Linux和Mac平臺。
以下是關於在上述平臺上安裝Python的快速概述：
在Unix和Linux平臺上
藉助以下步驟，我們可以在Unix和Linux平臺上安裝Python：
接下來，單擊連結下載適用於Unix/Linux的壓縮原始碼。
現在，下載並解壓檔案。
接下來，如果我們想自定義一些選項，我們可以編輯Modules/Setup檔案。
接下來，執行命令run ./configure script
make
make install
在Windows平臺上
藉助以下步驟，我們可以在Windows平臺上安裝Python：
接下來，單擊Windows安裝程式python-XYZ.msi檔案的連結。這裡XYZ是我們想要安裝的版本。
現在，我們必須執行下載的檔案。它會將我們帶到 Python 安裝嚮導，該向導易於使用。現在，接受預設設定並等待安裝完成。
Macintosh 平臺
對於 Mac OS X，推薦使用 Homebrew，這是一個強大且易於使用的軟體包安裝程式來安裝 Python 3。如果您沒有 Homebrew，可以使用以下命令安裝它：
$ ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
可以使用以下命令更新它：
$ brew update
現在，要在您的系統上安裝 Python 3，我們需要執行以下命令：
$ brew install python3
使用預打包的 Python 發行版：Anaconda
Anaconda 是一個打包的 Python 編譯，包含資料科學中廣泛使用的所有庫。我們可以按照以下步驟使用 Anaconda 設定 Python 環境：
步驟 1 - 首先，我們需要從 Anaconda 發行版下載所需的安裝包。連結為 www.anaconda.com/distribution/。您可以根據需要選擇 Windows、Mac 和 Linux 作業系統。
步驟 2 - 接下來，選擇您想要在機器上安裝的 Python 版本。最新的 Python 版本是 3.7。您將獲得 64 位和 32 點陣圖形安裝程式的選項。
步驟 3 - 選擇作業系統和 Python 版本後，它將把 Anaconda 安裝程式下載到您的計算機上。現在，雙擊該檔案，安裝程式將安裝 Anaconda 包。
步驟 4 - 要檢查它是否已安裝，請開啟命令提示符並鍵入 Python。
您還可以在 Python Essentials 線上培訓 中觀看詳細的影片講座。
整合開發環境
整合開發環境 (IDE) 是一種軟體工具，它將標準開發工具組合到單個使用者友好的介面（圖形使用者介面）中。機器學習和資料科學相關開發中使用了許多流行的 IDE。其中一些如下：
- Jupyter Notebook
- PyCharm
- Visual Studio Code
- Spyder
- Sublime Text
- Atom
- Thonny
- Google Colab Notebook
在這裡，我們將詳細討論 Jupyter Notebook。您可以訪問各個 IDE 的官方網站以瞭解更多詳細資訊，例如如何下載、安裝和使用它們。
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 主要提供了一個互動式計算環境，用於開發基於 Python 的資料科學應用程式。它們以前被稱為 ipython notebook。以下是 Jupyter Notebook 的一些特性，使其成為 Python ML 生態系統最佳元件之一：
Jupyter Notebook 可以透過逐步排列程式碼、影像、文字、輸出等內容來逐步說明分析過程。
它幫助資料科學家在開發分析過程時記錄思維過程。
還可以將結果作為筆記本的一部分捕獲。
藉助 Jupyter Notebook，我們也可以與同行分享我們的工作。
安裝和執行
如果您使用的是 Anaconda 發行版，則無需單獨安裝 Jupyter Notebook，因為它已隨 Anaconda 一起安裝。您只需要轉到 Anaconda Prompt 並鍵入以下命令：
C:\>jupyter notebook
按 Enter 鍵後，它將在計算機的 localhost:8888 上啟動筆記本伺服器。如下圖所示：
現在，單擊“新建”選項卡後，您將獲得一系列選項。選擇 Python 3，它將帶您進入新的筆記本，開始在其中工作。您將在以下螢幕截圖中看到它的概覽：
另一方面，如果您使用的是標準 Python 發行版，則可以使用流行的 Python 包安裝程式 pip 安裝 Jupyter Notebook。
pip install jupyter
Jupyter Notebook 中的單元型別
以下是 Jupyter Notebook 中的三種單元型別：
程式碼單元 - 顧名思義，我們可以使用這些單元來編寫程式碼。編寫程式碼/內容後，它會將其傳送到與筆記本關聯的核心。
Markdown 單元 - 我們可以使用這些單元來註釋計算過程。它們可以包含文字、影像、Latex 方程、HTML 標籤等內容。
原始單元 - 其中編寫的文字按原樣顯示。這些單元主要用於新增我們不希望 Jupyter Notebook 的自動轉換機制轉換的文字。
要更詳細地學習 Jupyter Notebook，您可以訪問連結 www.tutorialspoint.com/jupyter/index.htm。
Python 庫和包
Python 生態系統擁有大量的庫和包，可以幫助開發人員輕鬆快速地構建機器學習模型。我們在這裡討論其中一些：
NumPy
NumPy 是 Python 中科學計算的基礎庫。它為大型多維陣列和矩陣提供支援，以及用於對其進行操作的數學函式集合。
NumPy 是 Python 機器學習生態系統的關鍵元件，因為它為許多機器學習演算法所需的基礎資料結構和數值運算提供了支援。以下是安裝 NumPy 的命令：
pip install numpy
Pandas
Pandas 是一個功能強大的資料操作和分析庫。它提供了一系列用於匯入、清理和轉換資料的函式，以及用於分組和聚合資料的強大工具。
Pandas 在機器學習中的資料預處理中特別有用，因為它允許高效的資料處理和操作。以下是安裝 Pandas 的命令：
pip install pandas
Scikit-learn
Scikit-learn 是 Python 中流行的機器學習庫，它提供了一系列用於分類、迴歸、聚類等的演算法。它還包括用於資料預處理、特徵選擇和模型評估的工具。Scikit-learn 因其易用性、效能和廣泛的文件而在機器學習社群中得到廣泛使用。
以下是安裝 Scikit-learn 的命令：
pip install scikit-learn
TensorFlow
TensorFlow 是 Google 開發的開源機器學習庫。它支援構建和訓練深度學習模型，以及用於分散式計算和部署的工具。TensorFlow 是構建複雜機器學習模型的強大工具，尤其是在計算機視覺和自然語言處理領域。以下是安裝 TensorFlow 的命令：
pip install tensorflow
PyTorch
PyTorch 是 Python 中另一個流行的深度學習庫。它由 Facebook 開發，它提供了一系列用於構建和訓練神經網路的工具，以及對動態計算圖和 GPU 加速的支援。
PyTorch 對於需要靈活而強大的深度學習框架的研究人員和開發人員特別有用。以下是安裝 PyTorch 的命令：
pip install torch
Keras
Keras 是一個高階神經網路庫，執行在 TensorFlow 和其他低階框架之上。它提供了一個簡單直觀的 API 用於構建和訓練深度學習模型，使其成為初學者和需要快速原型設計和試驗不同模型的研究人員的絕佳選擇。以下是安裝 Keras 的命令：
pip install keras
OpenCV
OpenCV 是一個計算機視覺庫，它提供用於影像和影片處理的工具，以及對機器學習演算法的支援。它廣泛應用於計算機視覺社群，用於物件檢測、影像分割和麵部識別等任務。以下是安裝 OpenCV 的命令：
pip install opencv-python
除了這些庫之外，Python 生態系統中還有許多其他用於機器學習的工具和框架，包括XGBoost、LightGBM、spaCy 和 NLTK。
用於機器學習的 Python 生態系統不斷發展，新的庫和工具不斷湧現。
無論您是機器學習的初學者還是經驗豐富的從業者，Python 都提供了一個豐富靈活的環境來開發和部署機器學習模型。
這裡還要注意，某些庫可能需要額外的依賴項或特定於系統的要求。在這種情況下，建議查閱庫的文件以獲取安裝說明和要求。