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scikit-learn

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Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung
BH
Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung
12/17/2025
Bestätigter Bewerter
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Anreizbasierte Bewertung
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Perfekte Starterbibliothek für Anfänger im Bereich maschinelles Lernen

Ich nehme an, dies ist die Bibliothek, mit der jeder Anfänger, der maschinelles Lernen lernt, beginnt, und so auch ich. Dies ist eine sehr übersichtliche Bibliothek, in der man den grundlegenden logischen Code vieler Algorithmen wie Regression, Klassifikation und Clustering usw. erhält. Da der Algorithmus bereits vorgegeben ist, konzentriere ich mich nur auf das Training der Daten und die Ausgabe. Sie hat eine sehr saubere und reibungslose API.
Palash S.
PS
Palash S.
Graduate Researcher and Freelance data Counsellor in machine learning, data science, and analytics domain.
09/20/2023
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Beste Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen.

Ich mag, wie dynamisch die scikit-learn-Bibliothek ist. Sie bietet vorgefertigte und einsatzbereite Funktionen für alle Arten von maschinellen Lern- und Datenvorverarbeitungsalgorithmen.
KS
Kitriakos S.
06/09/2023
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
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scikit-learn

Scikit-learn basiert auf effizienten numerischen Bibliotheken wie NumPy und SciPy, die optimierte Implementierungen von mathematischen und numerischen Operationen bereitstellen. Dies stellt sicher, dass die Bibliothek große Datensätze und komplexe Berechnungen effizient verarbeiten kann, was zu ihrer Robustheit und Skalierbarkeit beiträgt.

Über

Kontakt

Hauptsitz:
N/A

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@scikit_learn

Was ist scikit-learn?

Scikit-learn is an open-source machine learning library for the Python programming language. It provides simple and efficient tools for data analysis and modeling, making it accessible to both beginners and experienced data scientists. Scikit-learn supports various supervised and unsupervised learning algorithms, including regression, classification, clustering, and dimensionality reduction. It is built on top of other scientific libraries such as NumPy, SciPy, and matplotlib, ensuring seamless integration into the broader Python data science ecosystem. The library emphasizes ease of use, performance, and interoperability, making it a popular choice for developing machine learning applications.

Details

Gründungsjahr
2018