Scikit-learn 機器學習庫介紹！【Python入門】

　　對Python語言有所瞭解的人都知道Python簡單，擁有豐富的第三方庫，可用於人工智慧、機器學習、網路爬蟲、web開發等領域，而這篇文章小編想要為大家介紹一下最有名，也是專門面向機器學習的一個庫，它就是Scikit-learn。

　　Scikit-learn是針對Python程式語言的免費軟體機器學習庫，具有各種分類、迴歸和聚類演算法，包含支援向量機、隨機森林、梯度提升，K均值和DBSCAN，並且旨在與Python數值科學圖書館Numpy和Scipy。

　　Scikit-learn專案始於Scikit.learn，這是David Cournapeau的Google Summer of Code專案。它的名稱源於它是Scikit的概念，它是Scikit的獨立開發和分散式第三方擴充套件，原始程式碼庫後來被其他開發人員重寫。2010年費邊Pedregosa，蓋爾Varoquaux，亞歷山大Gramfort和Vincent米歇爾，全部由法國國家資訊與自動化研究所的羅屈昂庫爾，法國，把該專案的領導和做出的首次公開發行在二月一日2010在各種scikits中，scikit-learn以及scikit-image在2012年11月被描述為維護良好且受歡迎 。 Scikit-learn是GitHub上最受歡迎的機器學習庫之一。

　　Scikit-learn主要是用Python編寫的，並且廣泛使用Numpy進行高效能的線性代數和陣列運算。此外，用cython編寫了一些核心演算法來提高效能，支援向量機由圍繞LIBSVM的cython包裝器實現;邏輯迴歸和線性支援向量機的相似包裝圍繞LIBLINEAR。這種情況下，可能無法使用Python擴充套件這些方法。

　　Scikit-learn還與許多其他Python庫很好地整合在一起，比如matplotlib和plotly用於繪圖、numpy用於陣列向量化、pandas資料幀、scipy等。