AI之Tool:机器学习/深度学习常用工具(python/Anaconda等)的简介、安装、使用方法之详细攻略
时间:2024-04-09 19:10:58 来源:网络cs 作者:峨乐 栏目:卖家故事 阅读:
AI之Tool:机器学习/深度学习常用工具(python/Anaconda等)的简介、安装、使用方法之详细攻略
目录
机器学习/深度学习常用工具的简介
1、面向个人—环境配置:操作系统+编译环境+编程语言
2、面向企业和个人—企业级机器学习云服务
机器学习/深度学习常用工具的安装
1、直接安装python
2、安装Anaconda
机器学习/深度学习常用工具的简介
1、面向个人—环境配置:操作系统+编译环境+编程语言
操作系统 | 推荐Windows(适合小白) Python是一种跨平台的编程语言,几乎可以在各种操作系统上运行。比如Linux、Windows、macOS等 |
开发环境 | 推荐Pycharm |
T1、本地的IDE IDLE(Python自带的集成开发环境): Python的标准发行版中自带的简单集成开发环境,适合初学者。 PyCharm: 由JetBrains公司开发,是一款功能丰富的商业IDE,支持Python和其他多种语言。 Jupyter Notebook: 交互式计算环境,适用于数据科学、机器学习等领域。 Visual Studio Code(VSCode): 由Microsoft开发,是一款轻量级的跨平台编辑器,支持Python和许多其他编程语言。 Spyder: 适用于科学计算和数据分析的IDE,集成了IPython控制台。 Atom: 由GitHub开发,是一个开源的文本编辑器,支持Python和其他多种语言。 Sublime Text: 一款轻量级但功能强大的文本编辑器,通过插件支持Python开发。 Thonny: 一个专为初学者设计的Python IDE,具有简单易用的界面。 | |
T2、在线的IDE Jupyter Notebooks(Google Colab):Google Colab 是基于Jupyter Notebooks的云端平台,特别适用于数据科学和机器学习。它允许用户在云端运行Python代码,并提供了免费的GPU资源。 地址:colab.google Repl.it:Repl.it 提供了一个在线的编程环境,支持多种编程语言,包括Python。用户可以创建、共享和运行Python代码。 地址:Replit: The software creation platform. IDE, AI, and Deployments - Replit PythonAnywhere:PythonAnywhere 提供了一个在线的Python开发环境,支持Web开发和数据分析。用户可以直接在浏览器中编写、运行和部署Python代码。 地址:Host, run, and code Python in the cloud: PythonAnywhere Trinket:Trinket 是一个在线的编程平台,支持多种编程语言,包括Python。它适用于教育和快速原型开发。 地址:Trinket CodeSandbox:CodeSandbox 主要用于Web开发,但也支持Python。它提供了一个沙箱环境,让用户能够在浏览器中编辑和运行代码。 地址:CodeSandbox: Instant Cloud Development Environments IDEOne:IDEOne 是一个在线的IDE,支持多种编程语言,包括Python。用户可以在浏览器中编写、运行和分享代码。 地址:Online Compiler and IDE >> C/C++, Java, PHP, Python, Perl and 70+ other compilers and interpreters - Ideone.com | |
编程语言 | 推荐Python Python:Python是机器学习和深度学习领域最常用的编程语言之一。它有丰富的库和框架,如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch,使其成为研究和实际应用中的首选语言。 R:R语言在统计学、数据分析和可视化方面非常强大,因此在一些统计学和数据科学的任务中得到广泛应用。有一些机器学习库,如caret和randomForest,提供了在R中实现机器学习算法的功能。 Matlab:Matlab是一种用于科学计算和工程领域的高级编程语言和环境,广泛用于数学建模、数据分析和信号处理。有一些机器学习工具,如Machine Learning Toolbox和Deep Learning Toolbox。 C++:C++在性能要求较高的领域中得到广泛应用,例如深度学习框架TensorFlow和Caffe就使用了C++。同时,也有一些C++库和工具用于机器学习。 Java:Java在企业级应用中有很大的影响力,而且也有一些用于机器学习和深度学习的库,如Deeplearning4j。 Julia:Julia是一种专为科学计算设计的新兴语言,由于其高性能的特性,一些深度学习框架如Flux.jl开始支持它。 |
2、面向企业和个人—企业级机器学习云服务
低代码形式 | 企业级机器学习云服务: 阿里云的机器学习PAI:拖拉傻瓜式的进行各个步骤。 地址:人工智能平台 PAI_机器学习建模训练部署_智能推荐_人工智能-阿里云 AWS ML:
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机器学习/深度学习常用工具的安装
1、直接安装python
相关资料很多,可自行查询本博客内的文章,持续更新中……
2、安装Anaconda
相关资料很多,可自行查询本博客内的文章,持续更新中……
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