总结了一些常用的工具：

  • Numpy | 必用的科学计算基础包，底层由C实现，计算速度快。
  • Pandas | 提供了高性能、易用的数据结构及数据分析工具。

  • seaborn | 数据可视化

  • NLTK | 自然语言工具包，集成了很多自然语言相关的算法和资源。
  • Stanford CoreNLP | Stanford的自然语言工具包，可以通过NLTK调用。
  • Gensim | 主题模型工具包，可用于训练词向量，读取预训练好的词向量。
  • scikit-learn | 机器学习Python包 ，包含了大部分的机器学习算法。
  • XGBoost／LightGBM | Gradient Boosting 算法的两种实现框架。
  • PyTorch／TensorFlow／Keras | 常用的深度学习框架。
  • StackNet | 准备好特征之后，可以直接使用的Stacking工具包。
  • Hyperopt | 通用的优化框架，可用于调参。

转载https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/81626808

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