Scikit-learn 與 TensorFlow不是一回事:詳細對比
2022-05-07來源:CSDN圣普倫官方號
什么是 Scikit-Learn?
Scikit-learn 是一個開源 Python 庫,包括各種無監督和監督學習技術。它基于 Matplotlib、Pandas 和 NumPy 等技術和庫,有助于簡化編碼任務。
Scikit-learn 的功能包括:
● 分類(包括 K-Nearest Neighbors)
● 預處理(包括最小最大歸一化)
● 聚類(包括 K-Means++ 和 K-Means)
● 回歸(包括邏輯回歸和線性回歸)
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?Scikit-learn是使用最廣泛的Python機器學習庫之一。它擁有標準簡單的界面,可用于預處理數據以及模型的訓練、優化和評估。
該項目最初始自David Cournapeau在Google Summer of Code活動中開發的項目,并于2010年首次公開發布。自創建以來,該庫已發展成為了一個豐富的生態系統,可用于開發機器學習模型。
Scikit-learn的優點
● 想要將算法連接到他們的平臺的用戶可以在 scikit-learn 網站上找到詳細的 API 文檔。
● 社區用戶量大,有很多貢獻者、提供大型國際在線社區支持。
● 使用起來很簡單。
● 只需最基本的許可和法律限制即可免費使用。
● scikit-learn 包具有極強的適應性和實用性,可用于各種現實世界的任務,例如開發神經圖像、預測消費者行為等。
Scikit-learn的缺點
● 如果你更喜歡深度學習,scikit-learn就不是那么合適你學習。
● 因為它使用起來比較簡單,所以可能會導致一些初級數據科學家懶得去學習基礎知識而蠻干。
什么是 TensorFlow?
TensorFlow 是一個由 Google 維護的開源框架,用于對機器學習模型(主要是神經網絡)進行原型設計和評估。TensorFlow 采用用多種語言編寫,包括 Swift、Python、Go、Javascript、Java 和 C++等,并包括對各種其他語言的社區構
建支持。
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?TensorFlow允許應用程序在無需修改的前提下也能夠在標準 CPU 上運行的庫。Linux、Android、macOS 和 Windows 是 TensorFlow 支持的系統。谷歌云機器學習引擎也可以在不使用傳統計算平臺的情況下運TensorFlow 模型。
TensorFlow 通常與神經網絡相關聯,它的吸引力源于其速度和神經網絡優化。很少有框架能夠與 TensorFlow 在 GPU、CPU、GPU 和 TPU 上運行模型的能力相匹敵。
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?TensorFlow的優點
● 它可以快速輕松地計算數學表達式。
● TensorFlow 可以生成大量序列模型并訓練用于數字分類的深度神經網絡。
● TensorFlow 提供了一項獨特的功能,可以同時提高內存和數據的使用率。
● 它有谷歌的支持。它提供定期的新功能發布、快速升級和流暢的性能。
● TensorFlow 旨在與各種后端軟件(ASIC、GPU 等)一起使用,并且具有極高的并行性。
● TensorFlow 背后有一個強大的社區。
● 與 Theano 和 Torch 等內在庫相比,TensorFlow 的計算圖可視化更加出色。
● 它使用了一種新穎的方法,使我們能夠跟蹤許多指標并監控模型的訓練進度。
● 它的性能非常出色,與行業中的佼佼者不相上下。
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?TensorFlow的缺點
● 目前,NVIDIA 是唯一支持TensorFlow的 GPU,而 Python 是唯一支持的完整語言,這是一個劣勢,因為有越來越多的其他深度學習語言。
● 有很多用戶更喜歡在 Windows 環境中工作而不是在 Linux 上工作,很遺憾TensorFlow 并不能滿足他們的需求。如果實在想裝,Windows 用戶也可以通過 Python 包庫 (pip) 或 conda 安裝它。
● 不支持 OpenCL。
● 由于 TensorFlow 的獨特結構,很難發現和排除錯誤。
● 要求學習者擁有扎實的高等數學和線性代數基礎,對機器學習有透徹的了解,學習門檻高。
總的來說,Scikit-learn 和 TensorFlow 旨在幫助開發人員創建和基準測試新模型,因此它們的功能實現非常相似,不同之處在于 Scikit-learn 在實踐中用于更廣泛的模型,而 TensorFlow 更適用于神經網絡。
TensorFlow深度學習
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