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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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