Contente
- Definição - O que significa o Scikit-Learn?
- Uma introdução ao Microsoft Azure e Microsoft Cloud | Neste guia, você aprenderá sobre o que é a computação em nuvem e como o Microsoft Azure pode ajudá-lo a migrar e administrar seus negócios a partir da nuvem.
- Techopedia explica o Scikit-Learn
Definição - O que significa o Scikit-Learn?
O Scikit-learn é uma biblioteca-chave para a linguagem de programação Python, normalmente usada em projetos de aprendizado de máquina. O Scikit-learn está focado em ferramentas de aprendizado de máquina, incluindo algoritmos matemáticos, estatísticos e de propósito geral que formam a base de muitas tecnologias de aprendizado de máquina. Como ferramenta gratuita, o Scikit-learn é extremamente importante em muitos tipos diferentes de desenvolvimento de algoritmos para aprendizado de máquina e tecnologias relacionadas.
Uma introdução ao Microsoft Azure e Microsoft Cloud | Neste guia, você aprenderá sobre o que é a computação em nuvem e como o Microsoft Azure pode ajudá-lo a migrar e administrar seus negócios a partir da nuvem.
Techopedia explica o Scikit-Learn
Alguns dos principais elementos-chave do Scikit-learn, úteis para aprendizado de máquina, incluem algoritmos de classificação, regressão e clustering. Por exemplo, o Scikit-learn suporta o trabalho em florestas aleatórias, onde árvores digitais individuais mantêm informações de nós que são combinadas em várias arquiteturas de árvores para obter uma abordagem de floresta. Outra maneira de falar sobre isso é que cada árvore envolve nós agrupados em uma topologia de árvore, e as análises de várias árvores são adicionadas para obter uma abordagem global que tritura com mais precisão os dados para mostrar resultados.
Além da floresta aleatória, o Scikit-learn ajuda no aumento do gradiente, nas máquinas vetoriais e em outros elementos do aprendizado de máquina que são essenciais para alcançar resultados. Como recurso abrangente, o Scikit-learn trabalha com ferramentas como SciPy e matplotlib que fornecem visualização e muito mais.