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Scikit-learn software
Genere	Libreria di Python Apprendimento automatico (non in lista)
Sviluppatore	David Cournapeau, Olivier Grisel, Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort e Andreas Mueller
Ultima versione	1.5.1 (3 luglio 2024)
Sistema operativo	Multipiattaforma
Linguaggio	C++ Python C Cython
Licenza	BSD 3-clausole (licenza libera)
Sito web	scikit-learn.org
Modifica dati su Wikidata · Manuale

scikit-learn (precedentemente noto come scikits.learn^[1]) 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 DBSCAN, ed è progettato per operare con le librerie NumPy e SciPy.

Scikit-learn è in gran parte scritto in Python e utilizza NumPy ampiamente per operazioni di algebra lineare e array ad alte prestazioni. Inoltre, alcuni algoritmi di base sono scritti in Cython per migliorare le prestazioni.^[2] Le macchine vettoriali di supporto sono implementate da un wrapper Cython attorno a LIBSVM; regressione logistica e macchine vettoriali di supporto lineare da un wrapper simile intorno a LIBLINEAR. In tali casi, potrebbe non essere possibile estendere questi metodi con Python.^[3]

Scikit-learn si integra bene con molte altre librerie Python, come Matplotlib e plotly per la stampa, NumPy per la vettorizzazione degli array, i dataframe Pandas, SciPy e molte altre.

• (EN) Lars Buitinck et al., API design for machine learning software: experiences from the scikit-learn project, 2013, DOI:10.48550/ARXIV.1309.0238. URL consultato il 20 aprile 2023.

• Python
• Apprendimento automatico
• mlpy
• Orange (software)
• NLTK

• (EN) Sito ufficiale, su scikit-learn.org.
• Scikit-learn, su packages.debian.org.
• (EN) Scikit-learn, su GitHub.
• Repository sorgenti di Scikit-learn, su github.com.
• (EN) Scikit-learn, su Free Software Directory.

V · D · M Apprendimento automatico
Problemi	Teoria dell'apprendimento statistico · Classificazione · Regressione · Regole di associazione · Apprendimento non supervisionato · Apprendimento supervisionato · Apprendimento per rinforzo · Apprendimento profondo
Apprendimento non supervisionato	Clustering · Clustering gerarchico · K-means · Algoritmo EM · DBSCAN · Mean shift · Rete generativa avversaria (cGAN · VAE-GAN · cycleGAN)
Apprendimento supervisionato	Albero di decisione · Foresta casuale · Conditional random fields CRF · Modello di Markov nascosto · K-nearest neighbors · Classificatore bayesiano · Rete neurale artificiale · Regressione lineare · Regressione logistica · Modelli grafici · Macchine a vettori di supporto
Apprendimento per rinforzo	Q-learning · SARSA · TD
Riduzione della dimensionalità	Analisi fattoriale · Analisi della correlazione canonica (CCA) · Analisi delle componenti indipendenti (ICA) · Analisi discriminante lineare (LDA) · Analisi delle componenti principali (PCA) · Selezione delle caratteristiche · Estrazione di caratteristiche · t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE)
Reti neurali artificiali	Percettrone · Rete neurale a base radiale · Rete bayesiana · Rete neurale feed-forward · Rete di Hopfield · Percettrone multistrato · Rete neurale ricorrente (LSTM) · Macchina di Boltzmann ristretta · Mappa auto-organizzata · Rete neurale convoluzionale · Rete neurale a ritardo · Rete neurale spiking · Trasformatore
Software	Keras · Microsoft Cognitive Toolkit · Scikit-learn · TensorFlow · Theano · Torch · Weka
Altro	Algoritmo genetico · Particle Swarm Optimization · Caratteristica · Compromesso bias-varianza · Minimizzazione del rischio empirico

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