python都會涉及到哪些流行框架
python都會涉及到哪些流行框架，取決于你的技術工種是什么。
比如python流行的web框架有：Django、TurboGears、web2py、Flask、Bottle等；
python流行的爬蟲框架有：Scrapy、PySpider、Crawley、Portia、Newspaper、BeautifulSoup、Grab、Cola、Python-goose、mechanize等；
常見機器學習庫
1）Scikits_Learn：
Scikits-learn，又稱為sk-learn，是一個基于Numpy與SciPy的Python庫。Sk-learn被認為是用于處理復雜數據的最優秀的機器學習庫之一。它包含了大量用于實現傳統機器學習和數據挖掘任務的算法，比如數據降維、分類、回歸、聚類、以及模型選擇等。
隨著時間的發展，sk-learn不斷演進。其中包括它加入了交叉驗證功能，提供了使用多個衡量指標的能力。許多的訓練方法都得到了一定的改進，如邏輯回歸、近鄰算法（KNN）等。
2）LightGBM：
GradientBoosting是最好和最受歡迎的機器學習庫之一，它通過使用重新定義的基本模型和決策樹來幫助開發人員構建新算法。因此，有專門的庫被設計用于快速有效地實現該方法。這些庫包括LightGBM,XGBoost,和CatBoost。這些庫互為競爭對手，同樣使用了幾乎相同的思路來解決一個共同問題。這些庫都提供了高度可擴展，優化和快速的梯度增強實現，使其在機器學習開發人員中很受歡迎。因為大多數機器學習開發人員通過使用這些算法贏得了機器學習競賽。
6、常見深度學習庫
1）tensorflow：
Tensorflow把神經網絡運算抽象成運算圖（Graph），一個運算圖中包含了大量的張量（Tensor）運算（而張量實際上就是N維數據的集合）。神經網絡運算的本質是通過張量運算來擬合輸入張量與輸出張量之間的映射關系。
并行運算是Tensorflow的主要優勢之一。也就是說你可以通過代碼設置來分配你的CPU、GPU計算資源來實現并行化的圖運算。
Tensorflow使用了類似XLA（AcceleratedLinearAlgebra/加速線性代數）等技術對運算過程進行過優化，以保證其能夠靈活地調用計算資源的同時保持高效的運算速度。
Tensorflow框架中所有的工具庫都是用C或者C++來編寫，但它提供了用Python來編寫的接口封裝。事實上，你用Python編寫的神經網絡模型最終會調用基于C和C++編寫的Tensorflow內核來執行運算。
2）Keras：
Keras本質上是對Tensorflow、Theano等基礎框架作進一步的封裝，以提供統一的API來簡化神經網絡的構建與訓練。如果你打算以Tensorflow作為后端基礎框架，則必須遵循以下架構圖：
keras提供了非常簡明的機制來表達神經網絡結構，也提供了許多工具用于神經網絡模型的編譯、數據的處理、以及網絡結構的可視化等等。
再有，Keras提供了許多預處理的數據集，比如MNIST，和預訓練的模型，比如VGG、Inception、ResNet等等。
3）Theano：
Theano的工作原理與Tensorflow相似，但要比Tensorflow低效。因此它不適用于生產環境。
4）PyTorch：
PyTorch是最大的深度學習庫，允許開發人員通過加速GPU執行張量計算，創建動態計算圖，并自動計算梯度。除此之外，PyTorch還提供豐富的API，用于解決與神經網絡相關的應用問題。
ai怎么增加路徑點
在AI中增加路徑點通常涉及機器學習任務中的超參數調整和模型訓練。以下是一些常見的方法來增加路徑點：
1.數據增強(DataAugmentation)：通過對訓練數據進行變換和擴增，可以增加路徑點。例如，在圖像識別任務中，可以對圖像進行旋轉、縮放、平移等操作，從而為模型提供更多的樣本。
2.重采樣(Resampling)：如果數據集中某些類別的樣本數量不平衡，可以通過增加少數類的樣本數量，使得各個類別之間更加平衡。這樣可以增加路徑點，使得模型更好地學習到少數類別的特征。
3.集成學習(EnsembleLearning)：使用多個模型進行集成，可以增加路徑點。集成學習結合了多個獨立模型的預測結果，從而提高整體性能。例如，使用隨機森林(RandomForest)或梯度提升樹(GradientBoostingTree)等集成算法，可以增加路徑點。
4.模型優化和調參：通過調整機器學習模型的超參數，可以增加路徑點。例如，改變神經網絡的層數、節點數量、學習率等參數，可以影響模型的復雜度和學習能力。適當調整超參數，可以使模型更加準確地擬合訓練數據。
需要注意的是，增加路徑點并不總是有益的。增加路徑點可能會導致模型過擬合(Overfitting)，降低泛化能力。因此，在增加路徑點時需要謹慎選擇合適的方法，并進行必要的模型驗證和調整。
catgtp是什么
CatGTP是指CatBoost的通用模型表示法。CatBoost是一個梯度提升樹（GradientBoostingDecisionTree）框架，它被廣泛應用于機器學習和數據科學領域中的分類、回歸和排名任務。
CatGTP提供了一種通用的方法來表示各種類型的CatBoost模型，使得用戶可以方便地保存和重用模型，并在不同環境下進行轉移學習。
gbt格式文件怎么轉換格式
GBT（GradientBoostingTree）格式文件是LightGBM等機器學習算法庫常用的文件格式，如果需要轉換成其他格式，可以使用以下方法：
1.轉換為CSV格式：可以使用pandas庫中的read_gbdt()和to_csv()函數來實現GBT文件轉換為CSV文件。示例代碼如下：
```python
importpandasaspd
gbdt_data=pd.read_gbdt('file.gbt',dtype='float',header=None)#讀取GBT文件
gbdt_data.to_csv('file.csv',index=False,header=False)#轉換為CSV格式并寫入文件
```
2.轉換為libsvm格式：可以使用LightGBM算法庫內置的工具lightgbm.booster.dump_model()和lightgbm.Dataset()函數將GBT模型導出為libsvm格式。示例代碼如下：
```python
importlightgb
gbm和弦是什么
1：gbm和弦是一種音樂和弦。
1,gbm和弦是由樂音組成的一種和弦，通常由音符G、B和M構成。
這種和弦在音樂創作和演奏中非常常見。
2,gbm和弦在音樂中的調性和諧度較高，常用于各種音樂曲目中的進行和創作。
它可以產生獨特的音樂效果和情感表達，被廣泛應用于不同的音樂風格和流派中。
3,雖然gbm和弦在音樂中常見，但在不同的音樂理論和編曲中，還有許多其他類型的和弦和音符組合，不同的和弦可以傳達不同的音樂情感和色彩。
gbdt的殘差為什么用負梯度代替
先驗知識：
提升樹的優化目標：,其中yi為真實label，為第m-1個模型，為殘差。
——公式來自李航《統計學習方法》P148
對于上述優化目標，L即損失函數是本次討論的重點。
平方誤差損失函數
當L為平方誤差損失函數時，,
帶入提升樹，為
其中，。
可以看出來，損失函數的最小化可以看作讓r盡量等價于殘差。
r是什么呢，，使用平方誤差損失函數時的殘差值。
其他損失函數
平方誤差損失函數的殘差，其他損失函數卻不一定是，那么有一個通用的殘差嗎？
大佬Freidman提出了梯度提升樹（gradientboosting），這里就是使用損失函數的負梯度作為殘差的近似值。
為什么損失函數的負梯度作為殘差的近似值？
回到損失函數。
我們將f(x)而不是θ作為自變量。根據梯度下降法，可以得到損失函數參數的更新公式：
,
同時，因為提升樹的定義：.
于是，就可以得到殘差等于負梯度。
