Scikit-learn: Machine Learning in Python

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作者
Fabián Pedregosa,Gaël Varoquaux,Alexandre Gramfort,Vincent Michel,Bertrand Thirion,Olivier Grisel,Mathieu Blondel,Peter Prettenhofer,Ron J. Weiss,Vincent Dubourg,Jake Vanderplas,Alexandre Passos,David Cournapeau,Matthieu Brucher,Marc de Perrot,Édouard Duchesnay
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:38485
标识
DOI:10.48550/arxiv.1201.0490
摘要

Scikit-learn is a Python module integrating a wide range of state-of-the-art machine learning algorithms for medium-scale supervised and unsupervised problems. This package focuses on bringing machine learning to non-specialists using a general-purpose high-level language. Emphasis is put on ease of use, performance, documentation, and API consistency. It has minimal dependencies and is distributed under the simplified BSD license, encouraging its use in both academic and commercial settings. Source code, binaries, and documentation can be downloaded from http://scikit-learn.org.
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