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:

  1. Алгоритмы контролируемого обучения
  2. Алгоритмы неконтролируемого обучения
  3. Перекрестная проверка
  4. Извлечение функций

и многое другое.

Приложения Scikit Learn

  1. Используется во всех подразделениях банка для классификации.
  2. Прогнозная аналитика.
  3. Музыкальные рекомендации на Spotify и т. Д.

На этом этот пост подходит к концу. Надеюсь, этот пост был вам полезен.