Scikit-learn
 |
Você está visualizando uma edição arquivada desta página, feita por He7d3r (discussão | contribs) em 02h47min de 16 de abril de 2016. Esta edição pode ser muito diferente da versão atual da página. O endereço URL mostrado no navegador é uma ligação permanente para esta edição. Para mais informações, consulte a página de ajuda sobre histórico de edições. |
A scikit-learn (originalmente scikits.learn) é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para a linguagem de programação Python.[1] Ela inclui vários algoritmos de classificação, regressão e agrupamento incluindo máquinas de vetores de suporte, florestas aleatórias, gradient boosting, k-means e DBSCAN, e é projetada para interagir com as bibliotecas Python numéricas e científicas NumPy e SciPy.
Referências
- ↑ Fabian Pedregosa; Gaël Varoquaux; Alexandre Gramfort; Vincent Michel; Bertrand Thirion; Olivier Grisel; Mathieu Blondel; Peter Prettenhofer; Ron Weiss; Vincent Dubourg; Jake Vanderplas; Alexandre Passos; David Cournapeau (2011).
Visão geral
O projeto scikit-learn começou como scikits.learn, um projeto do Google Summer of Code por David Cournapeau. O nome resulta da idea de que ele é um "SciKit" (um SciPy Toolkit), uma extensão do SciPy desenvolvida por terceiros e distribuída separadamente.[1] O código base original foi posteriormente reescrito por outros desenvolvedores. Entre os vários scikits, o scikit-learn (tal como o scikit-image) foi descrito como "bem mantido e popular" em novembro de 2012.[2]
Em 2015, scikit-learn está sob desenvolvimento ativo e é patrocinado por INRIA, Telecom ParisTech e ocasionalmente pelo Google (através do Google Summer of Code).[3]
Implementação
Boa parte da scikit-learn é escrita em Python, com alguns algoritmos centrais escritos em Cython para obter melhor desempenho. Máquinas de vetores de suporte são implementadas por um wrapper Cython em volta da LIBSVM; já a regressão logística e as máquinas de vetores de suporte por um wrapper similar em torno da LIBLINEAR.
Ver também
- mlpy
- Orange
- NLTK
Referências
- ↑ Dreijer, Janto. "scikit-learn".
- ↑ Eli Bressert (2012).
- ↑ "About Us". http://scikit-learn.org.