scikit-learn - scikit-learn
Автор (ы) оригинала | Дэвид Курнапо |
---|---|
Первый выпуск | Июнь 2007 г . |
Стабильный выпуск | 1.0 / 24 сентября 2021 г .
|
Репозиторий | |
Написано в | Python , Cython , C и C ++ |
Операционная система | Linux , macOS , Windows |
Тип | Библиотека для машинного обучения |
Лицензия | Новая лицензия BSD |
Веб-сайт | scikit-learn |
Scikit-learn (ранее scikits.learn, а также sklearn ) - это бесплатная библиотека машинного обучения для языка программирования Python . Он имеет различные классификации , регрессию и кластеризацию алгоритмов , включая поддержку векторных машины , случайные леса , градиент форсируя , K -средние и DBSCAN , и предназначен для взаимодействия с численным Python и научными библиотеками NumPy и SciPy .
Обзор
Проект scikit учиться начал как scikits.learn, в Google Summer Кодекса проект Дэвида Cournapeau . Его название связано с тем, что это «SciKit» (SciPy Toolkit), отдельно разработанное и распространяемое сторонним расширением для SciPy . Первоначальная кодовая база была позже переписана другими разработчиками. В 2010 году Фабиан Педрегоса, Гаэль Вароко, Александр Грамфор и Винсент Мишель, все из Французского института исследований в области компьютерных наук и автоматизации в Роккенкур , Франция , взяли на себя руководство проектом и 1 февраля 2010 года выпустили первый публичный релиз. различные scikit, scikit-learn, а также scikit-image были описаны как «хорошо поддерживаемые и популярные» в ноябре 2012 года. Scikit-learn - одна из самых популярных библиотек машинного обучения на GitHub .
Реализация
Scikit-learn в основном написан на Python и широко использует NumPy для высокопроизводительной линейной алгебры и операций с массивами. Кроме того, некоторые основные алгоритмы написаны на Cython для повышения производительности. Машины опорных векторов реализуются оболочкой Cython вокруг LIBSVM ; машины логистической регрессии и линейных опорных векторов с помощью аналогичной оболочки для LIBLINEAR . В таких случаях расширение этих методов с помощью Python может оказаться невозможным.
Scikit-learn хорошо интегрируется со многими другими библиотеками Python, такими как Matplotlib и plotly для построения графиков, NumPy для векторизации массивов, фреймы данных Pandas , SciPy и многие другие.
История версий
Изначально Scikit-learn был разработан Дэвидом Курнапо как проект Google Summer of code в 2007 году. Позже к проекту присоединился Матье Брюхе, который начал использовать его как часть своей дипломной работы. В 2010 году к проекту подключился Французский институт исследований в области компьютерных наук и автоматизации INRIA , и в конце января 2010 года был опубликован первый общедоступный релиз (v0.1 beta).
- Август 2013. scikit-learn 0.14.
- Июль 2014 г. scikit-learn 0.15.0
- Март 2015 г. scikit-learn 0.16.0
- Ноябрь 2015 г. scikit-learn 0.17.0
- Сентябрь 2016 г. scikit-learn 0.18.0
- Июль 2017 г. scikit-learn 0.19.0
- Сентябрь 2018 г. scikit-learn 0.20.0
- Май 2019. scikit-learn 0.21.0
- Декабрь 2019 г. scikit-learn 0.22.0
- Май 2020 г. scikit-learn 0.23.0
- Январь 2021 г. scikit-learn 0.24
- Сентябрь 2021 г. scikit-learn 1.0
Смотрите также
- mlpy
- SpaCy
- НЛТК
- апельсин
- PyTorch
- TensorFlow
- Infer.NET
- Список программного обеспечения для численного анализа