机器学习包汇总（Python版, 持续更新）

随着机器学习技术的不断升温，各类相关的开源工具包也层出不穷。面对如此众多的工具，该如何选择？甚至有些工具还鲜为人知。本文对当前使用较为广泛的Python版本机器学习工具包进行了简要汇总，供大家参考。目前内容尚不完整，后续将持续更新，也欢迎各位读者补充相关内容，感谢支持！~~~

scikit-learn:

该库基于python的机器学习模块，并采用BSD开源许可证。该项目最初由David Cournapeau于2007年发起，目前由社区志愿者共同维护。其主要功能被划分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择以及数据预处理，具体信息可参考其官方网站上的文档资料。

Theano:

在调试过程中可能较为繁琐，但代码编写灵活自由。同时具备自动求导和GPU透明支持的优势，在这方面表现值得期待。

大部分代码是通过Cython编写的，而Cython是一种可以编译为本地可执行代码的Python方言。与普通Python语言相比，它能显著提高程序运行效率。更重要的是，Theano内置了多种优化程序，能够有效减少计算量并缩短运行时间。

此外还支持使用CUDA在GPU上执行所有耗时的计算任务。只需修改配置文件中的相应标志位即可实现这一功能：在CPU上运行脚本后切换至GPU执行时，并不需要对原有代码