Scikit-learn (original) (raw)

About DBpedia

ساي كيت ليرن (بالإنجليزية: scikit-learn)‏ هي مكتبة برمجية مكتوبة بلغة البرمجة البايثون خاصة بـمعالجة اللغات الطبيعية (بالإنجليزية: NLP)‏.

thumbnail

Property Value
dbo:abstract ساي كيت ليرن (بالإنجليزية: scikit-learn)‏ هي مكتبة برمجية مكتوبة بلغة البرمجة البايثون خاصة بـمعالجة اللغات الطبيعية (بالإنجليزية: NLP)‏. (ar) scikit-learn (també conegut per sklearn) és una extensió del llenguatge Python en forma de biblioteca informàtica que agrega suport en l'àmbit de l'Aprenentatge automàtic. Scikit-learn és de codi obert i disposa d'algorismes (Fig. 1) de classificació estadística, regressió i clustering (Fig. 2) per a implementar Màquines de vector de suport, random forests, gradient boosting, Algorisme k-means i . Scikit-learn està dissenyat per a integrar-se conjuntament amb les biblioteques numèriques Numpy i SciPy. Va ser creat per David Cournapeau amb l'equip Google Summer of Code. Exemple de codificació amb scikit-learn alhora d'implementar una classificació mitjançant l'algorisme Knn ː from sklearn import neighbors, datasetsiris = datasets.load_irisX, y = iris.data, iris.targetknn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)knn.fit(X, y)print ( "Quin tipus d'iris (Iris Setosa, Iris Virginica o Iris Versicolor)" ) print ( "té sépals de 3cm x 5cm i pétals de 4cm x 2cm" ) print ( "Resposta:" , iris . target_names [ knn . predict ([[ 3 , 5 , 4 , 2 ]])]) (ca) Scikit-learn (ehemals scikits.learn) ist eine freie Software-Bibliothek zum maschinellen Lernen für die Programmiersprache Python. Es bietet verschiedene Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Algorithmen, darunter Support-Vektor-Maschinen, Random Forest, (wie XGBoost), k-means und DBSCAN. Sie basiert als SciKit (Kurzform für SciPy Toolkit), wie beispielsweise auch Scikit-image, auf den numerischen und wissenschaftlichen Python-Bibliotheken NumPy und SciPy. Diese Library wird in mehreren 2017 erschienenen deutschsprachigen Lehrbüchern benutzt. (de) Scikit-learn (anteriormente scikits.learn) es una biblioteca para aprendizaje automático de software libre para el lenguaje de programación Python.​Incluye varios algoritmos de clasificación, regresión y análisis de grupos entre los cuales están máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, Gradient boosting, K-means y DBSCAN. Está diseñada para interoperar con las bibliotecas numéricas y científicas NumPy y SciPy. (es) Scikit-learn (formerly scikits.learn and also known as sklearn) is a free software machine learning library for the Python programming language.It features various classification, regression and clustering algorithms including support-vector machines, random forests, gradient boosting, k-means and DBSCAN, and is designed to interoperate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy. Scikit-learn is a fiscally sponsored project. (en) Scikit-learn est une bibliothèque libre Python destinée à l'apprentissage automatique. Elle est développée par de nombreux contributeurs notamment dans le monde académique par des instituts français d'enseignement supérieur et de recherche comme Inria. Elle propose dans son framework de nombreuses bibliothèques d’algorithmes à implémenter, clé en main. Ces bibliothèques sont à disposition notamment des data scientists. Elle comprend notamment des fonctions pour estimer des forêts aléatoires, des régressions logistiques, des algorithmes de classification, et les machines à vecteurs de support. Elle est conçue pour s'harmoniser avec d'autres bibliothèques libres Python, notamment NumPy et SciPy. (fr) Scikit-learn (ex scikits.learn) è una libreria open source di apprendimento automatico per il linguaggio di programmazione Python.Contiene algoritmi di classificazione, regressione e clustering (raggruppamento) e macchine a vettori di supporto, regressione logistica, classificatore bayesiano, k-mean e , ed è progettato per operare con le librerie NumPy e SciPy.scikit-learn è attualmente sponsorizzato da INRIA e talvolta da Google. (it) Scikit-learn(이전 명칭: scikits.learn, sklearn)은 파이썬 프로그래밍 언어용 자유 소프트웨어 기계 학습 라이브러리이다. 다양한 분류, 회귀, 그리고 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, , k-평균, 을 포함한 클러스터링 알고리즘을 특징으로 하며, 파이썬의 수치 및 과학 라이브러리 NumPy 및 SciPy와 함께 운용되도록 설계되었다. Scikit-learn은 NumFOCUS의 재정 지원을 받는 프로젝트이다. (ko) scikit-learn（サイキット・ラーン、旧称: scikits.learn）は、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリである。サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、、k近傍法、DBSCANなどを含む様々な分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備えており、Pythonの数値計算ライブラリのNumPyとSciPyとやり取りするよう設計されている。 (ja) A scikit-learn (originalmente scikits.learn) é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para a linguagem de programação Python.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. (pt) Scikit-learn（曾叫做scikits.learn还叫做sklearn）是用于Python编程语言的自由软件机器学习库。它的特征是具有各种分类、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数值和科学库NumPy和SciPy。 (zh) Scikit-learn (також відома як sklearn або scikits.learn) — це безкоштовна програмна бібліотека машинного навчання для мови програмування Python, яка надає функціональність для створення та тренування різноманітних алгоритмів класифікації, регресії та кластеризації, таких як лінійна регресія, random forest, , і працює у зв'язці з бібліотеками NumPy та SciPy. Scikit-learn є однією з найбільш популярних бібліотек машинного навчання. (uk)
dbo:author dbr:David_Cournapeau
dbo:genre dbr:Machine_learning
dbo:license dbr:BSD-new
dbo:operatingSystem dbr:Linux dbr:MacOS dbr:Microsoft_Windows
dbo:programmingLanguage dbr:Python_(programming_language) dbr:C++ dbr:C_(programming_language) dbr:Cython
dbo:thumbnail wiki-commons:Special:FilePath/Scikit_learn_logo_small.svg?width=300
dbo:wikiPageExternalLink https://scikit-learn.org/
dbo:wikiPageID 33490859 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength 7373 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID 1120707219 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink dbr:PyTorch dbr:Python_(programming_language) dbr:SciPy dbr:Scikit-image dbr:David_Cournapeau dbr:Library_(computing) dbc:Software_using_the_BSD_license dbr:Matplotlib dbr:List_of_numerical_analysis_software dbr:French_Institute_for_Research_in_Computer_Science_and_Automation dbr:GitHub dbr:Google dbr:Mlpy dbr:Linux dbr:MacOS dbr:Machine_learning dbr:Cluster_analysis dbr:C++ dbr:C_(programming_language) dbr:K-means_clustering dbr:Cython dbr:DBSCAN dbc:Data_mining_and_machine_learning_software dbr:France dbr:NumPy dbr:Pandas_(software) dbr:Google_Summer_of_Code dbr:Gradient_boosting dbr:Regression_analysis dbc:Python_(programming_language)_scientific_libraries dbr:TensorFlow dbc:Free_statistical_software dbr:LIBSVM dbr:Support_vector_machine dbr:Codebase dbr:SpaCy dbr:Free_software dbr:Infer.NET dbr:Microsoft_Windows dbr:Natural_Language_Toolkit dbr:Orange_(software) dbr:Statistical_classification dbr:Programming_language dbr:Plateau_de_Saclay dbr:Plotly dbr:Data_scientist dbr:BSD-new dbr:LIBLINEAR dbr:Random_forests dbr:NumFOCUS
dbp:author dbr:David_Cournapeau
dbp:genre Library for machine learning (en)
dbp:license dbr:BSD-new
dbp:logo Scikit learn logo small.svg (en)
dbp:name scikit-learn (en)
dbp:operatingSystem dbr:Linux dbr:MacOS dbr:Microsoft_Windows
dbp:programmingLanguage Python, Cython, C and C++ (en)
dbp:website https://scikit-learn.org/
dbp:wikiPageUsesTemplate dbt:As_of dbt:Infobox_software dbt:Lowercase_title dbt:Reflist dbt:Short_description dbt:Start_date_and_age dbt:Wikidata dbt:SciPy_ecosystem
dcterms:subject dbc:Software_using_the_BSD_license dbc:Data_mining_and_machine_learning_software dbc:Python_(programming_language)_scientific_libraries dbc:Free_statistical_software
gold:hypernym dbr:Machine
rdf:type owl:Thing dbo:Software schema:CreativeWork dbo:Work wikidata:Q386724 wikidata:Q7397 yago:Abstraction100002137 yago:Code106355894 yago:CodingSystem106353757 yago:Cognition100023271 yago:Communication100033020 yago:Datum105816622 yago:Information105816287 yago:PsychologicalFeature100023100 yago:Writing106359877 yago:WrittenCommunication106349220 yago:Software106566077 yago:WikicatDataMiningAndMachineLearningSoftware
rdfs:comment ساي كيت ليرن (بالإنجليزية: scikit-learn)‏ هي مكتبة برمجية مكتوبة بلغة البرمجة البايثون خاصة بـمعالجة اللغات الطبيعية (بالإنجليزية: NLP)‏. (ar) Scikit-learn (ehemals scikits.learn) ist eine freie Software-Bibliothek zum maschinellen Lernen für die Programmiersprache Python. Es bietet verschiedene Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Algorithmen, darunter Support-Vektor-Maschinen, Random Forest, (wie XGBoost), k-means und DBSCAN. Sie basiert als SciKit (Kurzform für SciPy Toolkit), wie beispielsweise auch Scikit-image, auf den numerischen und wissenschaftlichen Python-Bibliotheken NumPy und SciPy. Diese Library wird in mehreren 2017 erschienenen deutschsprachigen Lehrbüchern benutzt. (de) Scikit-learn (anteriormente scikits.learn) es una biblioteca para aprendizaje automático de software libre para el lenguaje de programación Python.​Incluye varios algoritmos de clasificación, regresión y análisis de grupos entre los cuales están máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, Gradient boosting, K-means y DBSCAN. Está diseñada para interoperar con las bibliotecas numéricas y científicas NumPy y SciPy. (es) Scikit-learn (formerly scikits.learn and also known as sklearn) is a free software machine learning library for the Python programming language.It features various classification, regression and clustering algorithms including support-vector machines, random forests, gradient boosting, k-means and DBSCAN, and is designed to interoperate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy. Scikit-learn is a fiscally sponsored project. (en) Scikit-learn (ex scikits.learn) è una libreria open source di apprendimento automatico per il linguaggio di programmazione Python.Contiene algoritmi di classificazione, regressione e clustering (raggruppamento) e macchine a vettori di supporto, regressione logistica, classificatore bayesiano, k-mean e , ed è progettato per operare con le librerie NumPy e SciPy.scikit-learn è attualmente sponsorizzato da INRIA e talvolta da Google. (it) scikit-learn（サイキット・ラーン、旧称: scikits.learn）は、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリである。サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、、k近傍法、DBSCANなどを含む様々な分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備えており、Pythonの数値計算ライブラリのNumPyとSciPyとやり取りするよう設計されている。 (ja) A scikit-learn (originalmente scikits.learn) é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para a linguagem de programação Python.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. (pt) Scikit-learn（曾叫做scikits.learn还叫做sklearn）是用于Python编程语言的自由软件机器学习库。它的特征是具有各种分类、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数值和科学库NumPy和SciPy。 (zh) Scikit-learn (також відома як sklearn або scikits.learn) — це безкоштовна програмна бібліотека машинного навчання для мови програмування Python, яка надає функціональність для створення та тренування різноманітних алгоритмів класифікації, регресії та кластеризації, таких як лінійна регресія, random forest, , і працює у зв'язці з бібліотеками NumPy та SciPy. Scikit-learn є однією з найбільш популярних бібліотек машинного навчання. (uk) scikit-learn (també conegut per sklearn) és una extensió del llenguatge Python en forma de biblioteca informàtica que agrega suport en l'àmbit de l'Aprenentatge automàtic. Scikit-learn és de codi obert i disposa d'algorismes (Fig. 1) de classificació estadística, regressió i clustering (Fig. 2) per a implementar Màquines de vector de suport, random forests, gradient boosting, Algorisme k-means i . Scikit-learn està dissenyat per a integrar-se conjuntament amb les biblioteques numèriques Numpy i SciPy. Va ser creat per David Cournapeau amb l'equip Google Summer of Code. (ca) Scikit-learn est une bibliothèque libre Python destinée à l'apprentissage automatique. Elle est développée par de nombreux contributeurs notamment dans le monde académique par des instituts français d'enseignement supérieur et de recherche comme Inria. Elle propose dans son framework de nombreuses bibliothèques d’algorithmes à implémenter, clé en main. Ces bibliothèques sont à disposition notamment des data scientists. (fr)
rdfs:label ساي كيت ليرن (ar) Scikit-learn (ca) Scikit-learn (de) Scikit-learn (es) Scikit-learn (fr) Scikit-learn (it) Scikit-learn (ko) Scikit-learn (ja) Scikit-learn (en) Scikit-learn (pt) Scikit-learn (uk) Scikit-learn (zh)
owl:sameAs freebase:Scikit-learn yago-res:Scikit-learn wikidata:Scikit-learn dbpedia-ar:Scikit-learn dbpedia-ca:Scikit-learn dbpedia-de:Scikit-learn dbpedia-es:Scikit-learn dbpedia-fa:Scikit-learn dbpedia-fr:Scikit-learn dbpedia-it:Scikit-learn dbpedia-ja:Scikit-learn dbpedia-ko:Scikit-learn dbpedia-pt:Scikit-learn dbpedia-th:Scikit-learn dbpedia-uk:Scikit-learn dbpedia-zh:Scikit-learn https://global.dbpedia.org/id/7M3s
prov:wasDerivedFrom wikipedia-en:Scikit-learn?oldid=1120707219&ns=0
foaf:depiction wiki-commons:Special:FilePath/Scikit_learn_logo_small.svg
foaf:homepage https://scikit-learn.org/
foaf:isPrimaryTopicOf wikipedia-en:Scikit-learn
foaf:name scikit-learn (en)
is dbo:wikiPageRedirects of dbr:Scikitlearn dbr:Scikits.learn dbr:Sk_learn dbr:Sklearn
is dbo:wikiPageWikiLink of dbr:CatBoost dbr:Python_(programming_language) dbr:Scikit-image dbr:Scikit-multiflow dbr:Elastic_net_regularization dbr:Ensemble_learning dbr:Naive_Bayes_classifier dbr:Anomaly_detection dbr:Vadalog dbr:David_Cournapeau dbr:Decision_tree_learning dbr:Independent_component_analysis dbr:Segmentation-based_object_categorization dbr:Collective_Knowledge_(software) dbr:General-purpose_programming_language dbr:Online_machine_learning dbr:Similarity_learning dbr:French_Institute_for_Research_in_Computer_Science_and_Automation dbr:Mlpy dbr:LOBPCG dbr:Anne_E._Carpenter dbr:LightGBM dbr:ML.NET dbr:Machine_learning dbr:Comparison_of_Gaussian_process_software dbr:Feature_hashing dbr:Kernel_regression dbr:T-distributed_stochastic_neighbor_embedding dbr:Mean_shift dbr:Multi-label_classification dbr:Data_binning dbr:Data_mining dbr:Weka_(machine_learning) dbr:Iris_flower_data_set dbr:K-d_tree dbr:K-means++ dbr:K-means_clustering dbr:Laplacian_matrix dbr:Link_prediction dbr:Logistic_regression dbr:Cython dbr:DBSCAN dbr:Dask_(software) dbr:ELKI dbr:Factor_analysis dbr:Pandas_(software) dbr:Graph_partition dbr:Isolation_forest dbr:Principal_component_analysis dbr:List_of_Python_software dbr:Hyperparameter_optimization dbr:OPTICS_algorithm dbr:Affinity_propagation dbr:LIBSVM dbr:Support_vector_machine dbr:Hierarchical_clustering dbr:Theil–Sen_estimator dbr:Autoregressive–moving-average_model dbr:Boosting_(machine_learning) dbr:Scikitlearn dbr:Infer.NET dbr:Intel_Parallel_Studio dbr:Kubeflow dbr:Orange_(software) dbr:Canonical_correlation dbr:XGBoost dbr:Tf–idf dbr:MLF dbr:Multidimensional_scaling dbr:List_of_statistical_software dbr:Sparse_PCA dbr:Symbolic_regression dbr:The_Data_Incubator dbr:Outline_of_machine_learning dbr:Spectral_clustering dbr:Scikits.learn dbr:Sk_learn dbr:Sklearn
is foaf:primaryTopic of wikipedia-en:Scikit-learn