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scikit-learn

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4.8
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2018

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scikit-learn Recensioni

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Utente verificato in Istruzione superiore
UI
Utente verificato in Istruzione superiore
12/17/2025
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Fonte della recensione: Invito G2
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Biblioteca Perfetta per Principianti di Machine Learning

Immagino che questa sia la libreria con cui ogni principiante che sta imparando il machine learning inizia, e così anch'io. Questa è una libreria molto pulita dove si ottiene il codice logico di base di molti algoritmi come regressione, classificazione e clustering, ecc. Poiché l'algoritmo è pre-scritto, mi concentro solo sull'addestramento dei dati e sull'output. Ha un'API molto pulita e fluida.
Palash S.
PS
Palash S.
Graduate Researcher and Freelance data Counsellor in machine learning, data science, and analytics domain.
09/20/2023
Revisore Validato
Utente Attuale Verificato
Fonte della recensione: Invito G2
Recensione Incentivata
Tradotto Usando l'IA

La migliore libreria open source per l'apprendimento automatico.

Mi piace quanto sia dinamica la libreria scikit-learn. Fornisce funzioni pre-caricate e pronte all'uso per tutti i tipi di algoritmi di apprendimento automatico e di preprocessamento dei dati.
KS
Kitriakos S.
06/09/2023
Revisore Validato
Fonte della recensione: Invito G2
Recensione Incentivata
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scikit-learn

Scikit-learn è costruito sopra librerie numeriche efficienti, come NumPy e SciPy, che forniscono implementazioni ottimizzate di operazioni matematiche e numeriche. Questo assicura che la libreria possa gestire grandi set di dati e calcoli complessi in modo efficiente, contribuendo alla sua robustezza e scalabilità.

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@scikit_learn

Cos'è 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.

Dettagli

Anno di Fondazione
2018