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Naive Bayesian Classification for Golang
Naive Bayesian Classification for Golang
Note
(13)4.2 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (46.2% des avis)
Information
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
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scikit-learn
scikit-learn
Note
(59)4.8 sur 5
Segments de marché
Entreprise (40.7% des avis)
Information
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
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Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
  • Les utilisateurs rapportent que la classification bayésienne naïve pour Golang se concentre fortement sur les applications pour petites entreprises, ce qui la rend particulièrement attrayante pour les startups et les petites équipes, tandis que scikit-learn est préféré par les utilisateurs d'entreprise, comme l'indique son segment de marché plus large de 40,7 % des avis.
  • Les critiques mentionnent que scikit-learn excelle en facilité d'installation avec un score de 9,6, ce qui est supérieur à la classification bayésienne naïve pour Golang, suggérant que les utilisateurs le trouvent plus simple à mettre en œuvre dans leurs projets.
  • Les utilisateurs de G2 soulignent la qualité du support pour scikit-learn, avec un score de 9,4, comparé au score inférieur de 7,4 pour la classification bayésienne naïve pour Golang, indiquant que les utilisateurs peuvent trouver une assistance et des ressources plus fiables avec scikit-learn.
  • Les utilisateurs sur G2 rapportent que les deux produits répondent également bien aux exigences, avec un score de 9,6, mais scikit-learn se distingue en matière de direction du produit avec un score de 9,3, suggérant une perspective plus positive sur les futures mises à jour et fonctionnalités.
  • Les critiques mentionnent que la classification bayésienne naïve pour Golang est particulièrement louée pour sa nature légère et ses performances dans des cas d'utilisation spécifiques, tandis que scikit-learn est reconnu pour sa vaste bibliothèque d'algorithmes et sa flexibilité dans les tâches d'apprentissage automatique.
  • Les utilisateurs disent que les capacités d'intégration de scikit-learn sont robustes, permettant des connexions transparentes avec d'autres outils de science des données, ce qui est un avantage significatif par rapport à la classification bayésienne naïve pour Golang, qui peut avoir des options d'intégration plus limitées.

Naive Bayesian Classification for Golang vs scikit-learn

  • Naive Bayesian Classification for Golang et scikit-learn répondent tous deux aux exigences de nos évaluateurs à un taux comparable.
  • En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que scikit-learn est l'option préférée.
  • Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de scikit-learn à Naive Bayesian Classification for Golang.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Naive Bayesian Classification for Golang
Aucun tarif disponible
scikit-learn
Aucun tarif disponible
Essai gratuit
Naive Bayesian Classification for Golang
Aucune information sur l'essai disponible
scikit-learn
Aucune information sur l'essai disponible
Évaluations
Répond aux exigences
9.6
8
9.6
52
Facilité d’utilisation
9.2
8
9.6
52
Facilité d’installation
Pas assez de données
9.6
40
Facilité d’administration
Pas assez de données
9.4
39
Qualité du service client
7.4
7
9.4
48
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
Pas assez de données
9.2
35
Orientation du produit (% positif)
8.5
8
9.3
52
Fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Naive Bayesian Classification for Golang
Naive Bayesian Classification for Golang
scikit-learn
scikit-learn
Naive Bayesian Classification for Golangetscikit-learn est catégorisé comme Apprentissage automatique
Catégories uniques
Naive Bayesian Classification for Golang
Naive Bayesian Classification for Golang n'a aucune catégorie unique
scikit-learn
scikit-learn n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Naive Bayesian Classification for Golang
Naive Bayesian Classification for Golang
Petite entreprise(50 employés ou moins)
46.2%
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
38.5%
Entreprise(> 1000 employés)
15.4%
scikit-learn
scikit-learn
Petite entreprise(50 employés ou moins)
28.8%
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
30.5%
Entreprise(> 1000 employés)
40.7%
Industrie des évaluateurs
Naive Bayesian Classification for Golang
Naive Bayesian Classification for Golang
Logiciels informatiques
30.8%
Gros
7.7%
Recherche
7.7%
Conseil en gestion
7.7%
Hospitalité
7.7%
Autre
38.5%
scikit-learn
scikit-learn
Logiciels informatiques
35.6%
Technologies et services d’information
16.9%
enseignement
10.2%
Sécurité informatique et réseau
6.8%
Hôpital et soins de santé
5.1%
Autre
25.4%
Meilleures alternatives
Naive Bayesian Classification for Golang
Naive Bayesian Classification for Golang Alternatives
Vertex AI
Vertex AI
Ajouter Vertex AI
Automation Anywhere
Automation Anywhere
Ajouter Automation Anywhere
Demandbase One
Demandbase One
Ajouter Demandbase One
Phrase Localization Platform
Phrase Localization Platform
Ajouter Phrase Localization Platform
scikit-learn
scikit-learn Alternatives
MLlib
MLlib
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Weka
Weka
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Google Cloud TPU
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XGBoost
XGBoost
Ajouter XGBoost
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Monty la Mangouste pleure
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scikit-learn
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Madhusmita S.
MS
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Qu'est-ce que Python Scikit learn ?
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Monty la Mangouste pleure
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