什么是 Scikit-Learn？
Scikit-learn 是一个开源 Python 库，包括各种无监督和监督学习技术。它基于 Matplotlib、Pandas 和 NumPy 等技术和库，有助于简化编码任务。
Scikit-learn 的功能包括：
- 分类（包括 K-Nearest Neighbors）
- 预处理(包括最小-最大归一化)
[En]
preprocessing (including min-max normalization)*
- 聚类（包括 K-Means++ 和 K-Means）
- 回归(包括逻辑回归和线性回归)
[En]
regression (including logical regression and linear regression)*
Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。它拥有标准简单的界面，可用于预处理数据以及模型的训练、优化和评估。
该项目最初始自David Cournapeau在Google Summer of Code活动中开发的项目，并于2010年首次公开发布。自创建以来，该库已发展成为了一个丰富的生态系统，可用于开发机器学习模型。
Scikit-learn的优点
- 想要将算法连接到他们的平台的用户可以在 scikit-learn 网站上找到详细的 API 文档。
- 社区用户众多，贡献者众多，并提供大规模的国际在线社区支持。
[En]
the community has a large number of users, has many contributors, and provides large-scale international online community support.*
- 使用起来很简单。
- 只要有最基本的许可和法律限制，就可以免费使用。
[En]
it can be used free of charge with the most basic permits and legal restrictions.*
- scikit-learn 包具有极强的适应性和实用性，可用于各种现实世界的任务，例如开发神经图像、预测消费者行为等。
Original: https://blog.csdn.net/simplilearnCN/article/details/124531277
Author: simplilearn圣普伦
Title: Scikit-learn 与 TensorFlow不是一回事：详细对比
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