Что такое Scikit learn?
Вы когда-нибудь слышали о Numpy, Pandas, Matplotlib, Scipy?
Это бесплатные библиотеки машинного обучения для языка программирования Python. Scikit - одна из этих библиотек, которая проста в использовании с несколькими строками кода и может работать с Numpy и Scipy.
Разница между этими библиотеками
1. Нумпи
Это библиотека для языка программирования Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также большой набор высокоуровневых математических функций для работы с этими массивами.
Он в основном используется для сложных математических операций и функций.
2. Матплотлиб
Matplotlib - это библиотека построения графиков для языка программирования Python и его расширения числовой математики NumPy.
Он предоставляет объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения с использованием универсальных наборов инструментов GUI.
Pyplot - это модуль Matplotlib, который предоставляет интерфейс, подобный MATLAB. Matplotlib спроектирован так, чтобы его можно было использовать так же, как MATLAB, с возможностью использования Python и преимуществом того, что он бесплатный и с открытым исходным кодом.
Он в основном используется для 2D- и 3D-печати.
3. панды
Pandas - это инструмент для анализа и обработки данных с открытым исходным кодом. Он быстрый, мощный, гибкий и простой в использовании.
4.Scipy
Он используется для решения научных и математических задач. Он построен на расширении NumPy и позволяет пользователю манипулировать и визуализировать данные с помощью широкого набора команд высокого уровня.
Он в основном используется для статистических и научных расчетов и панелей инструментов предметной области.
5. Scikit
Он включает в себя различные алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации, включая вспомогательные векторные машины, случайные леса, повышение градиента, k -means и DBSCAN, и предназначен для взаимодействия с числовыми и научными библиотеками Python NumPy и SciPy.
Почему scikit?
Библиотека sklearn (scikit learn) содержит множество эффективных инструментов для машинного обучения и статистического моделирования, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и уменьшение размерности.
Scikit-learn имеет множество функций:
- Алгоритмы контролируемого обучения
- Алгоритмы неконтролируемого обучения
- Перекрестная проверка
- Извлечение функций
и многое другое.
Приложения Scikit Learn
- Используется во всех подразделениях банка для классификации.
- Прогнозная аналитика.
- Музыкальные рекомендации на Spotify и т. Д.
На этом этот пост подходит к концу. Надеюсь, этот пост был вам полезен.