在想学习 Python 的人当中，Scikit 是目前最热门的名称之一。 它是最有效的机器学习库。 scikit 最好的部分是初学者可以发现它有效。
使用 Python 进行机器学习
Scikit-Learn 简介
首先，该工具以前称为 scikit-learn，主要是一个免费的工具机器学习平台，专门用于 Python 编码语言。 该软件带有一系列分类，回归以及一堆算法，其中还包括支持向量机。
也有梯度增强，随机森林，DBSCAN，k-means。 其开发的主要目的是沿着编程编号以及 NumPy 和 Scipy 之类的技术库交换和使用数据。 如上所述，由 David Cournapeau 编写的 Google Summer of Code 项目以 scikit-learn 的形式引入了该机器学习平台。
该名称来源于基本概念，即该产品是“SciKit”或 SciPy Toolkit，这是 SciPy 的独特制造和提供的外部组件。 然后，其他编码人员再次编写了本机代码平台。 据说 scikit-learn 仍处于开发阶段。
Scikit 入门
开始执行时，该工具主要是使用 Python 准备的。 但是，某些核心算法是用 Cython 编码的，其主要目的是提高性能。 LIBSVM 上的 Cython 封面执行支持向量机。 另一方面，逻辑回归以及线性支持向量机是通过围绕 LIBLINEAR 的等效覆盖完成的。
最终，机器学习平台简单易用，使数据挖掘和分析变得简单。 每个人都可以使用该工具。 它可以在各个方面重复使用。 这个开源工具也可以用于商业目的。 它所需要的只是拥有 BSD 许可证。 在将本机数据集应用于机器学习后，就可以立即开始一个项目。
pip install sklearn
应用
初级或初学者的 Python 机器学习过去很难。 但是，用户友好的机器学习平台 Scikit-learn 确实使事情变得更简单。 使用 scikit-learn 学习，以及进行任何类型的定制产品开发或用于 R&D 用途。 Scikit 附带了一系列模块和库，供初学者选择，从而提供了处理特定任务的多种方式。 在学习的同时，可以处理一个完整的项目。
作为工具的 Scikit 非常易于使用。 您可以简单地安装该工具并在初始阶段开始使用 Python 解释器。 特别是，该工具对于寻找小型端到端项目的初学者可能很有用。
尽管有各种版本的 Scikits 软件，但 Scikit-Learn 确实是用于机器学习 Python 的最先进且配备最完善的工具。 Scikit-Image 被认为是同等丰富的工具。
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