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我来说一说我做机器学习、深度学习这一块用到的库吧，我是偏自然语言处理这个方向的，我主要介绍第三方库，请使用Python3！！！请使用Python3！！！请使用Python3！！！
数学计算三件套：
numpy
简单介绍：只要涉及到数值计算，基本上三件套都会用上
链接：NumPy — NumPy
scipy
简单介绍：只要涉及到数值计算，基本上三件套都会用上
链接：SciPy.org — SciPy.org
matplotlib
简单介绍：只要涉及到数值计算，基本上三件套都会用上
链接：matplotlib: python plotting
数据处理库
pandas
简单介绍：让数据能够像excel或者r语言一样轻松处理，非常高效的一个包
链接：Python Data Analysis Library
机器学习库
scikit-learn
简单介绍：非常流行的机器学习包，强烈推荐
链接：scikit-learn: machine learning in Python
【注意：只要安装了anaconda，Download Anaconda Now!，以上包都会自动帮你安装好，请使用Python3！！！请使用Python3！！！请使用Python3！！！】
xgboost
简单介绍：分类效果非常好的梯度提升树的一个实现，很多机器学习竞赛的冠军必选包
链接：XGBoost Documents
自然语言处理库
nltk
简单介绍：很好用的自然语言处理库，可以支持斯坦福的各种自然语言处理工具的调用
链接：Natural Language Toolkit
jieba
简单介绍：非常简单易用的中文分词工具
链接：GitHub - fxsjy/jieba: 结巴中文分词
gensim
简单介绍：非常好用的文本模型工具包，word2vec词向量基本上就用这个训练
链接：gensim: Topic modelling for humans
数据库连接库
pymysql
简单介绍：连接mysql的
链接：GitHub - PyMySQL/PyMySQL: Pure Python MySQL Client
theano
简单介绍：非常流行的一个深度学习库，在学术界用的比较多
链接：Welcome — Theano 0.8.2 documentation
简单介绍：对theano和tensorflow的一个高层封装，非常简单易用，十几行代码就可以写一个非常复杂的深度学习网络
链接：Keras Documentation
简单介绍：
链接：https://www.tensorflow.org/
简单介绍：对tensorflow的一个封装，api十分丰富，不过不支持seq2seq的模型是目前的一大遗憾
链接：GitHub - tflearn/tflearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow.
简单介绍：另一个对tensorflow的封装，这个封装的层次不是特别高，所以自己的可操作性更大一些，目前正在学习中
链接：GitHub - zsdonghao/tensorlayer: TensorLayer: A Deep Learning and Reinforcement Learning Library for TensorFlow.