sklearn库是什么(sklearn库是什么)

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大家好，今天来介绍sklearn库是什么(sklearn库的使用)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！

Sklearn库

Python Scikit-learn：一组简单有效的工具集。依赖Python和NumPy、SciPy、matplotlib库。是开源和可复用的

Sklearn是Scikit-learn的简称，是基于Python的第三方模块，集成了常用的机器学习方法，在进行学习任务时，并不需要实现算法，只需要简单的调用库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务
Sklearn是在NumPy、SciPy、matplotlib的基础上开发而成，因此宴好安装前需要先安装依赖库

安装顺序：NumPy库、晌旁铅SciPy库、matplotlib库、Sklearn库

目录
Python机器学习应启樱用
一、 Sklearn库
二、 无监督学习
三、 有监督学习

sklearn库介绍

sklearn库的共分为6大返扮困漏念部分，分别用于完成分类任务、回归任务、聚缺氏类任务、降维任务、模型选择以及数据的预处理。

分类任务

回归任务

聚类任务

降维任务

https://www.icourse163.org/learn/BIT-1001872001?tid=1001965001#/learn/content?type=detail&id=1002847912&cid=1003246088

python机器学习方向的第三方库是什么

Python开发工程师必知的十大机器学习库：

一、Scikit-Learn

在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。

二、Statsmodels

Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用Statsmodels是非常合适的。

三、PyMC

PyMC是做贝叶斯曲线的工具，其包含贝猛铅答叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。

四、Gensim

Gensim被称为人们的主题建模工具，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。

五、Orange

Orange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。

六、PyMVPA

PyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。

七、Theano

Theano是最成熟的深度学习库，它提供不错的数据结构表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似，很多基于Theano的库都在利用其激磨数据结构，它还支持开箱可用的GPU编程。

八、PyLearn

PyLearn是一个基于Theano的库，它给Theano引入了模块化和可配置性，可以通过不同的配置文件来创建神经网络。

九、Hebel

Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库，可以通过YAML文件决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，并快枝慧速地运行模型，它是用纯Python编写，是很友好的库，但由于开发不久，就深度和广大而言，还有些匮乏!

十、Neurolab

Neurolab是一个API友好的神经网络库，其包含递归神经网络实现的不同变体，如果使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之一。

1、scikitlearn和tensorflow的区别

1、scikit-learn和tensorflow的区别

功能不同

Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库 ，而 TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库 。一个显而易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择等。究其根本，我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式：

传统机器学习：利用特征工程(feature engineering)，人为对数岁握据进行提炼清洗

深度学习：利用表示学习(representation learning)，机器销雀猛学习模型自身对数据进行提炼

sklearn更倾向于使用者可以自行对数据进行处理 ，比如选择特征、亏桥压缩维度、转换格式，是传统机器学习库。而以tf为代表的深度学习库会自动从数据中抽取有效特征，而不需要人为的来做这件事情，因此并未提供类似的功能。

1、scikit-learn和tensorflow的区别 https://www.jianshu.com/p/0837b7c6ce10