Scikit-learn 机器学习库介绍!【Python入门】

老男孩IT教育 2021-04-07 14:35:37
Python 机器学习 聚类 github numpy


对Python语言有所了解的人都知道Python简单,拥有丰富的第三方库,可用于人工智能、机器学习、网络爬虫、web开发等领域,而这篇文章小编想要为大家介绍一下最有名,也是专门面向机器学习的一个库,它就是Scikit-learn。

Scikit-learn是针对Python编程语言的免费软件机器学习库,具有各种分类、回归和聚类算法,包含支持向量机、随机森林、梯度提升,K均值和DBSCAN,并且旨在与Python数值科学图书馆Numpy和Scipy。

Scikit-learn项目始于Scikit.learn,这是David Cournapeau的Google Summer of Code项目。它的名称源于它是Scikit的概念,它是Scikit的独立开发和分布式第三方扩展,原始代码库后来被其他开发人员重写。2010年费边Pedregosa,盖尔Varoquaux,亚历山大Gramfort和Vincent米歇尔,全部由法国国家信息与自动化研究所的罗屈昂库尔,法国,把该项目的领导和做出的首次公开发行在二月一日2010在各种scikits中,scikit-learn以及scikit-image在2012年11月被描述为维护良好且受欢迎 。 Scikit-learn是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一。

Scikit-learn主要是用Python编写的,并且广泛使用Numpy进行高性能的线性代数和数组运算。此外,用cython编写了一些核心算法来提高性能,支持向量机由围绕LIBSVM的cython包装器实现;逻辑回归和线性支持向量机的相似包装围绕LIBLINEAR。这种情况下,可能无法使用Python扩展这些方法。

Scikit-learn还与许多其他Python库很好地集成在一起,比如matplotlib和plotly用于绘图、numpy用于数组矢量化、pandas数据帧、scipy等。

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