nauka-scikita - scikit-learn
Pierwotny autor (autorzy) | David Cournapeau |
---|---|
Pierwsze wydanie | czerwiec 2007 |
Wersja stabilna | 1.0 / 24 września 2021
|
Magazyn | |
Napisane w | Python , Cython , C i C++ |
System operacyjny | Linux , macOS , Windows |
Rodzaj | Biblioteka do uczenia maszynowego |
Licencja | Nowa licencja BSD |
Strona internetowa | scikit-learn |
Scikit-learn (wcześniej scikits.learn i znany również jako sklearn ) to bezpłatna biblioteka uczenia maszynowego dla języka programowania Python . Zawiera różne algorytmy klasyfikacji , regresji i klastrowania , w tym maszyny wektorów pomocniczych , losowe lasy , zwiększanie gradientu , k - średnie i DBSCAN , i jest zaprojektowany do współpracy z numerycznymi i naukowymi bibliotekami Pythona NumPy i SciPy .
Przegląd
Projekt scikit-learn rozpoczął jako scikits.learn, w Google Summer of Code według projektu Davida Cournapeau . Jego nazwa wywodzi się z założenia, że jest to „SciKit” (SciPy Toolkit), oddzielnie opracowane i dystrybuowane rozszerzenie SciPy stworzone przez stronę trzecią . Oryginalna baza kodu została później przepisana przez innych programistów. W 2010 roku Fabian Pedregosa Gael Varoquaux Alexandre Gramfort i Vincent Michel, wszystkie z Francuskiego Instytutu Badań Informatyki i Automatyki w Rocquencourt , Francji , wziął lidera projektu i sprawił, że pierwsze publiczne wydanie lutego 1st 2010. Spośród różne scikity, scikit-learn oraz scikit-image zostały opisane jako „dobrze utrzymane i popularne” w listopadzie 2012 roku. Scikit-learn to jedna z najpopularniejszych bibliotek uczenia maszynowego w serwisie GitHub .
Realizacja
Scikit-learn jest w dużej mierze napisany w Pythonie i intensywnie używa NumPy do wysokowydajnej algebry liniowej i operacji na tablicach . Co więcej, niektóre podstawowe algorytmy są napisane w Cythonie, aby poprawić wydajność. Maszyny wektorów nośnych są implementowane przez owijkę Cythona wokół LIBSVM ; regresja logistyczna i liniowe maszyny wektorów wsparcia przez podobne opakowanie wokół LIBLINEAR . W takich przypadkach rozszerzenie tych metod o Pythona może nie być możliwe.
Scikit-learn dobrze integruje się z wieloma innymi bibliotekami Pythona, takimi jak Matplotlib i plotly do kreślenia, NumPy do wektoryzacji tablic, Pandas dataframes, SciPy i wiele innych.
Historia wersji
Scikit-learn został początkowo opracowany przez Davida Cournapeau jako projekt Google Summer of Code w 2007 roku. Później do projektu dołączył Matthieu Brucher i zaczął używać go jako części swojej pracy magisterskiej. W 2010 INRIA , Francuski Instytut Badań w dziedzinie Informatyki i Automatyki , zaangażowała się i pierwsza publiczna wersja (v0.1 beta) została opublikowana pod koniec stycznia 2010.
- Sierpień 2013. scikit-nauka 0.14
- Lipiec 2014. scikit-nauka 0.15.0
- Marzec 2015. scikit-nauka 0.16.0
- Listopad 2015. scikit-nauka 0.17.0
- Wrzesień 2016. scikit-nauka 0.18.0
- Lipiec 2017. scikit-nauka 0.19.0
- Wrzesień 2018. scikit-nauka 0,20,0
- Maj 2019. scikit-nauka 0.21.0
- Grudzień 2019. scikit-nauka 0.22.0
- Maj 2020. scikit-nauka 0.23.0
- Styczeń 2021. scikit-nauka 0,24
- Wrzesień 2021. scikit-nauka 1.0
Zobacz też
- mlpy
- SpaCy
- NLTK
- Pomarańczowy
- PyTorch
- Przepływ Tensora
- Infer.NET
- Lista programów do analizy numerycznej