有没有比较好的记录深度学习或机器学习结果的软件包推荐？
有没有比较好的记录深度学习或机器学习结果的python包推荐？
1.Weight & Biases
https://wandb.ai/site/experiment-tracking
2.Neptune
https://neptune.ai/product
可以了解下
在回答这个问题前，我们首先要了解下深度学习和机器学习算法会用到什么
深度学习算法用到：反向传播算法、FNN（前馈神经网络）、CNN (卷积神经网络)、RBM (受限玻尔兹曼机)、AE (自动编码器)、SC (稀疏编码)、RNN (循环神经网络)、递归神经网络、生成对抗网络（GAN）
常用的深度学习软件包：pytorch、tensorflow、 scikit-learn、pandas、matplotlib、jupyter notebook、gensim、networkx、seaborn
机器学习算法用到：机器学习新手可以选择以下算法软件：线性回归、逻辑回归、线性判别分析、分类和回归树、朴素贝叶斯、K-近邻算法、学习向量量化、支持向量机、Bagging和随机森林、Boosting和AdaBoost。
常用的机器学习软件包：Numpy、Pandas、Scikit-learn、Hyperopt、LightGBM、XGBoost、Gensim、NLTK、Pytorch、Tensorflow、Keras
【查找相关颇多文献，整合的结果，期望对你学习有所帮助】
- 你看下这篇博客吧, 应该有用👉 ：什么是深度学习，深度学习和机器学习有什么关系？
博主参考下面的链接
【机器学习和深度学习，前沿论文和代码在哪能找到？学姐给你指点迷津！-哔哩哔哩】 https://b23.tv/aNRjnZC
常用分词工具jieba，自然语言处理常见任务工具集合包ltp, pyhanlp，numpy常用的矩阵运算, sklearn 非常常见的第三方机器学习库, pandas常用将文本转为dataFrame的工具，jionlp开源项目时间、日期、地址提取做的也不错，pycorrector开源的纠错工具。
附：
机器学习/深度学习
Caffe: Caffe 的 Python 接口
Caffe2：一个轻量级的、模块化的，可扩展的深度学习框架
Crab：灵活、快速的推荐引擎
gensim：人性化的话题建模库
hebel：深度学习库
keras: 神经网络
MXNet：高效灵活的深度学习框架
NuPIC：智能计算 Numenta 平台
pattern：网络挖掘模块
PyBrain：机器学习库
pydeep：深度学习库
Pylearn2：基于 Theano 的机器学习库
python-recsys：用来实现推荐系统的库
Pytorch：具有张量和动态神经网络深度学习框架
scikit-learn：基于 SciPy 构建的机器学习模块
skflow：一个 TensorFlow 的简化接口
TensorFlow：谷歌开源的最受欢迎的深度学习框架
Theano：快速数值计算库
vowpalporpoise：轻量级 Vowpal Wabbit 的封装
Milk：机器学习工具箱
PyMVPA(Multivariate Pattern Analysis in Python)：为大数据集提供统计学习分析的 Python 工具包，它提供了一个灵活可扩展的框架
等等
工具包Tools——LearningRateHistory学习率记录
工具包Tools——LossHistory损失记录
工具包Tools——SaveWeights生成权重
推荐看一下“沐枫8023”这位博主的文章，有详细的介绍
深度学习也分很多，虽然都是cnn类型但是也分为动态预测、静态图像、声音等。动态预测的pytorch、静态的如图片的深度学习halcon，vm、声音的也是将声音提取梅尔普图，并根据振幅状态行程图片模式的深度学习。
FeatureTools
它是用于自动功能工程的python库。
numpy
Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库
pandas
是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
matplotlib.pyplot
提供了一个类似MATLAB的绘图框架。支持 Python 语言
Scikit-Learn
是Python的第三方模块，它是机器学习领域中知名的Python模块之一，它对常用的机器学习算法进行了封装，包括回归（Regression）、降维（Dimensionality Reduction）、分类（Classification）和聚类（Clustering）四大机器学习算法。
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