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Scikitは現在、Pythonを学びたい人の間で最も話題になっている名前の1つです。 これは、機械学習の最も効果的なライブラリです。 scikitの最大の利点は、初心者が効果的だと感じることです。
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Pythonによる機械学習
Scikit-learnの紹介
紹介するために、ツールは以前は scikit-learnは、主にPythonコーディング言語専用の無料ツールの機械学習プラットフォームです。 このソフトウェアには、サポートベクターマシンを含む一連のアルゴリズムに加えて、さまざまな分類、回帰が付属しています。
勾配ブースティング、ランダムフォレスト、DBSCAN、k-meansもあります。 その開発の背後にある主な目的は、プログラミング番号、およびNumPyやScipyなどの技術ライブラリに沿ってデータを交換して使用することです。 上記のように、DavidCournapeauによるGoogleSummer of Codeプロジェクトは、この機械学習プラットフォームの形でscikit-learnとして導入されました。
この名前は、基本的に、製品が「SciKit」またはSciPy Toolkitであるという考えに由来しています。これは、SciPyの外部ウィングとして明確に作成され、提供されています。 その後、ネイティブコードプラットフォームは他のコーダーによって再び作成されました。 scikit-learnはまだ開発段階にあると言われています。
Scikit入門
実行に移ると、ツールはほとんどPythonで準備されます。 ただし、特定のコアアルゴリズムはCythonでコーディングされており、その主な目的はパフォーマンスを向上させることです。 LIBSVM全体のCythonカバーは サポートベクターマシン。 一方、ロジスティック回帰と線形サポートベクターマシンは、LIBLINEARの周りの同等のカバーによって実行されます。
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最終的に、機械学習プラットフォームはシンプルでユーザーフレンドリーであるため、データマイニングと分析が簡単になります。 このツールは誰でも非常にアクセスしやすいものです。 さまざまな面で再利用できます。 このオープンソースツールは、商用目的にも使用できます。 必要なのはBSDライセンスを持っていることだけです。 ネイティブデータセットを使用して機械学習を適用すると、すぐにプロジェクトを開始できます。
応用
初期段階または初心者向けのPython機械学習は、以前は困難でした。 ただし、ユーザーフレンドリーな機械学習プラットフォームであるScikit-learnは、実際に物事を簡単にしました。 scikit-learnを使用して、1つの学習を学習するだけでなく、あらゆる種類のカスタマイズされた製品開発やR＆D目的での使用に進みます。
Scikitには、初心者が選択できるさまざまなモジュールとライブラリが付属しているため、特定のタスクを処理するさまざまな方法が用意されています。 学習すると同時に、プロジェクト全体を処理することができます。
ツールとしてのScikitは非常にユーザーフレンドリーです。 ツールをインストールするだけで、初期段階でPythonインタープリターを使い始めることができます。 特に、このツールは、小規模なエンドツーエンドのプロジェクトを探している初心者に役立ちます。
Scikitsソフトウェアにはさまざまなエディションがありますが、Scikit Learnは、Pythonを機械学習するための最も高度で設備の整ったツールです。 Scikit-Imageは、同様に充実したツールと見なされています。
機械学習を初めて使用する場合は、 それなら私はこの本を強くお勧めします。
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