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scikit-learn

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Calificación promedio de estrellas
4.8
Atendiendo a clientes desde
2018

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scikit-learn Reseñas

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Usuario verificado en Educación superior
UE
Usuario verificado en Educación superior
12/17/2025
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Biblioteca de Inicio Perfecta para Principiantes en Aprendizaje Automático

Supongo que esta es la biblioteca con la que todo principiante que está aprendiendo aprendizaje automático comienza, y yo también. Esta es una biblioteca muy limpia donde obtienes el código lógico básico de muchos algoritmos como regresión, clasificación y agrupamiento, etc. Como el algoritmo está preescrito, solo me concentro en entrenar los datos y el resultado. Tiene una API muy limpia y fluida.
Palash S.
PS
Palash S.
Graduate Researcher and Freelance data Counsellor in machine learning, data science, and analytics domain.
09/20/2023
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Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
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Traducido Usando IA

Mejor biblioteca de código abierto para aprendizaje automático.

Me gusta lo dinámica que es la biblioteca scikit-learn. Proporciona funciones precargadas y listas para usar para todo tipo de algoritmos de aprendizaje automático y preprocesamiento de datos.
KS
Kitriakos S.
06/09/2023
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
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Traducido Usando IA

scikit-learn

Scikit-learn está construido sobre bibliotecas numéricas eficientes, como NumPy y SciPy, que proporcionan implementaciones optimizadas de operaciones matemáticas y numéricas. Esto asegura que la biblioteca pueda manejar grandes conjuntos de datos y cálculos complejos de manera eficiente, contribuyendo a su robustez y escalabilidad.

Acerca de

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Ubicación de la sede:
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@scikit_learn

¿Qué es 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.

Detalles

Año de fundación
2018