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各种编程语言的深度学习库整理大全
1、Lush（Lisp Universal Shell）是一种面向对象的编程语言，面向对大规模数值和图形应用感兴趣的广大研究员、实验员和工程师们。它拥有机器学习的函数库，其中包含丰富的深度学习库。
2、Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。
3、事实上，如果你去翻阅最新的深度学习出版物（也提供源代码），你就很可能会在它们相关的GitHub库中找到Caffe模型。虽然Caffe本身并不是一个Python库，但它提供绑定到Python上的编程语言。我们通常在新领域开拓网络的时候使用这些绑定。
4、Keras是一个高度模块化的神经网络库，使用Python实现，并可以同时运行在TensorFlow和Theano上。
强推小白入门书籍:python深度学习?
深度学习是机器学习的一个比较火的topic，而机器学习准确来说是计算机科学的一个方向，是计算机科学和统计学的交叉学科。而python是一门计算机编程语言。所以理论上python可以实现任何的算法，包括深度学习的算法。
《学习OpenCV》，我觉得是一本非常好的上述领域入门书籍，也有python接口。机器学习不清楚你对机器学习及其相关领域的了解程度。在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论。当然没有特别好的中文书籍。
内容简介：本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。
清晰。全书融教材、练习册、上机指导于一体，对 于新手学习上手，再到实战训练相当有系统性的规划。
《“笨办法”学Python》为什么把它作为推荐给Python入门自学者的第一本书？因为它足够有趣吸引人。一开始我们都是凭着兴趣学习的，如果在刚刚开始学习的时候，就看深奥难读的书，很容易就从入门到放弃。
哪一个python库用于数据特征工程
1、Matplotlib 它是流行的用于绘制数据图表的Python库，它跟IPython结合使用效果更好，提供了一种非常好用的交互式的数据绘图环境。
2、首先，我们需要安装并配置斯塔基。斯塔基是一个基于Python语言的机器学习库，因此我们需要先安装Python环境。可以通过***下载安装Python，也可以使用Anaconda等Python集成环境来安装。
3、数据读取 使用凯塔读取数据非常简单，只需要使用pandas库中的read_csv函数即可。
4、Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
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