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scikit-learn

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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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Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
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Melhor biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina.

Eu gosto de como a biblioteca scikit-learn é dinâmica. Ela fornece funções pré-carregadas e prontas para uso para todos os tipos de algoritmos de aprendizado de máquina e pré-processamento de dados.
KS
Kitriakos S.
06/09/2023
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA

scikit-learn

Scikit-learn é construído sobre bibliotecas numéricas eficientes, como NumPy e SciPy, que fornecem implementações otimizadas de operações matemáticas e numéricas. Isso garante que a biblioteca possa lidar com grandes conjuntos de dados e cálculos complexos de forma eficiente, contribuindo para sua robustez e escalabilidade.
Diana B.
DB
Diana B.
05/02/2023
Avaliador validado
Usuário atual verificado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA

biblioteca de Python

Os usuários que desejam conectar os algoritmos às suas plataformas encontrarão documentação detalhada da API no site do scikit-learn. Muitos colaboradores, autores e uma grande comunidade internacional online apoiam e atualizam o Scikit-learn. É fácil de usar. A biblioteca é publicada sob a licença BSD, portanto, está disponível gratuitamente com apenas as restrições legais e de licença mais básicas. O pacote scikit-learn é extremamente adaptável e útil, e pode ser usado para uma variedade de tarefas do mundo real, como desenvolver neuroimagens, prever o comportamento do consumidor, etc.

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@scikit_learn

O que é 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.

Detalhes

Ano de Fundação
2018