Scikit-learn

Scikit-learn（曾叫做scikits.learn与sklearn）是用于Python编程语言的自由软件机器学习库。它包含了各种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k-平均聚类和DBSCAN，它被设计协同于Python数值库NumPy和和科学库SciPy。

概述
scikit-learn计划开始于scikits.learn，它是的Google编程之夏计划。它的名字来源自成为“SciKit”（SciPy工具箱）的想法，即一个独立开发和发行的第三方SciPy扩展。最初的代码库被其他开发者重写了。在2010年，来自法国罗康库尔的法国国家信息与自动化研究所的Fabian Pedregosa、Gael Varoquaux、Alexandre Gramfort和Vincent Michel，领导了这个项目并在2010年2月1日进行了首次公开发行。在各种scikit中，scikit-learn和是“良好维护和流行的”。Scikit-learn是在GitHub上最流行的机器学习库之一。

实现
Scikit-learn主要用Python编写的，并广泛使用NumPy进行高性能线性代数和数组运算。此外，一些核心算法用Cython书写来以提高性能。在某些情况下，用Python扩展出特定方法是不可能的；比如支持向量机，是通过用Cython包装实现；逻辑斯谛回归和线性支持向量机，是通过对的类似的包装实现的。

Scikit-learn与很多其他Python库可以良好的集成起来，比如用于绘图的matplotlib和，用于阵列向量化的NumPy，用于数据帧的pandas，用于科学计算的SciPy等等。

参见
 
 
 
 
 PyTorch
 TensorFlow
 
 数值分析软件

引用

外部链接
 

数据挖掘和机器学习软件
自由统计软件
Python科学库
使用BSD许可证的软件