PyTorch: 这个工具箱也很好用,也很强大,但是它比TensorFlow更容易上手,像积木一样,可以一块一块地搭建你的“房子”。 Keras: 它不是一个独立的工具箱,更像是一个方便的“说明书”,可以让你更容易地使用TensorFlow或者其他一些工具箱。它让盖房子变得简单一些。 Scikit-learn: 这个工具箱专门用来盖一些比较简单的...
不支持深度学习: 由于设计目标,Scikit-learn并不支持深度学习任务。 适用于相对简单的任务: 对于复杂的深度学习任务,Scikit-learn可能显得力不从心。3.3 Scikit-learn的适用场景适用于传统的机器学习任务,如分类、回归和聚类等,对深度学习需求不高的项目。 第四部分:如何选择? 4.1 项目需求和规模 大规模深度学习项目:...
Scikit-learn和TensorFlow是两个在机器学习和深度学习领域广泛使用的库,但它们之间存在一些重要的区别。首先,Scikit-learn(也被称为sklearn)是一个专注于传统机器学习的库。它提供了大量经过优化的算法,这些算法在各种监督和非监督学习任务中表现出色。Scikit-learn特别适合那些希望在数据预处理、特征提取和模型评估方面有...
相比之下,TensorFlow并没有提供类似的功能,其主要通过深度学习机制学习数据表征,自动从数据中抽取有效特征。这种差异主要源于两者在处理数据时的不同方式:Scikit-learn依赖于特征工程,需要人为对数据进行提炼清洗;而TensorFlow则通过表示学习,让机器学习模型自身对数据进行提炼。 在使用自由度方面,Scikit-learn允许用户自行对...
Scikit-learn的缺点 如果你更喜欢深度学习，scikit-learn就不是那么合适你学习。因为它使用起来比较简单，所以可能会导致一些初级数据科学家懒得去学习基础知识而蛮干。什么是 TensorFlow？TensorFlow 是一个由 Google 维护的开源框架，用于对机器学习模型（主要是神经网络）进行原型设计和评估。TensorFlow 采用用多种语言编写...
Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库(https://scikit-learn.org/),而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同:tf并未提供sklearn那种强大的特征工程,如维度压缩、特征选择等。究其根本,我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式: ...
《O'REILLY人工智能Scikit-Learn和TensorFlow套装 套装共3册》,作者:O'REILLY人工智能Scikit-Learn和TensorFlow套装 套装共3册 奥雷利安·杰龙 杜威·奥辛格 汤姆·奥普 著,出版社:机械工业出版社,ISBN:28515500。《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》
案例1-1,使用Scikit-Learn训练并运行线性模型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearn # 加载数据 oecd_bli=pd.read_csv("oecd_bli_2015.csv",thousands=',')gdp_per_capita=pd.read_csv("gdp_per_capita...
· Scikit-Learn(https://scikit-learn.org)非常易于使用,它还有效地实现了许多机器学习算法,因此它是学习机器学习的一个很好的切入点。它由David Cournapeau于2007年创建,现在由法国计算机科学与自动化研究所(Inria)的一组研究人员主导研发。 · TensorFlow(https://tensorflow.org)是一个更复杂的分布式数值计算库...
1、Scikit-learn适合于机器学习任务,推荐Linux(Ubuntu)、macOS安装,不推荐Windows(WSL)安装,听说微软已经不支持WSL更新了; 2、PyTorch、tensorflow适合于深度学习任务,推荐Linux(Ubuntu)安装,不推荐macOS、Windows(WSL)安装; 3、PyTorch推荐使用Linux(Ubuntu)的cuda gpu加速技术,也可以使用macOS的mps gpu加速技术,对于同样...