コンテンツ
- 定義-Scikit-Learnとはどういう意味ですか？
- Microsoft AzureとMicrosoft Cloudの紹介|このガイドを通して、クラウドコンピューティングとは何か、Microsoft Azureを使用してクラウドからビジネスを移行および実行する方法を学習します。
- TechopediaはScikit-Learnについて説明します
定義-Scikit-Learnとはどういう意味ですか？
Scikit-learnは、一般に機械学習プロジェクトで使用されるPythonプログラミング言語の主要なライブラリです。 Scikit-learnは、多くの機械学習技術の基礎となる数学、統計、汎用アルゴリズムを含む機械学習ツールに焦点を当てています。 Scikit-learnは、無料のツールとして、機械学習および関連技術のさまざまな種類のアルゴリズム開発で非常に重要です。
Microsoft AzureとMicrosoft Cloudの紹介|このガイドを通して、クラウドコンピューティングとは何か、Microsoft Azureを使用してクラウドからビジネスを移行および実行する方法を学習します。
TechopediaはScikit-Learnについて説明します
機械学習に役立つScikit-learnの重要な要素には、分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムが含まれます。たとえば、Scikit-learnは、個々のデジタルツリーが複数のツリーアーキテクチャで組み合わされてフォレストアプローチを実現するノード情報を保持するランダムフォレストでの作業をサポートします。これについて説明する別の方法は、各ツリーがツリートポロジのクラスターノードを含み、さまざまなツリーからの分析を一緒に追加して、データをより正確にクランチして結果を表示するグローバルアプローチを取得することです。
ランダムフォレストに加えて、Scikit-learnは、勾配ブースティング、ベクトルマシン、および結果を達成するために重要な機械学習の他の要素を支援します。包括的なリソースとして、Scikit-learnは、視覚化などを提供するSciPyやmatplotlibなどのツールと連携します。