scikit-learn



  1. çok sağlam bir machine learning kütüphanesi. eğer ana dalınız bilgisayar bilimleri değilse, bu işin teorik kısmına pek fazla dalamıyorsunuz. en basit konsepler bile matrisler, vektörler, integraller ve türevlerden oluşuyor çünkü (şahsen lineer regresyondan sonrasını okuyamadım.). bunun yerine bu insanlar -tabiri caizse- bu camiadaki end-user'lar için bir kütüphane yapmışlar ve machine learning algoritmalarını kullanmak için dip bucak bilmenize gerek yok.

    sistemler, teknikleri hazır olarak sunmuşlar. size sadece veriyi toplamak, düzene sokmak, iyi olanı seçmek ve şık bir şekle sokmak kalıyor. veriyi biçimlemek için pandas, göstermek için de matplotlib kullanıyorum. sonuçlar ve geliştirme hızı muazzam.

    bedava ve açık kaynak kodlu demiş miydim?

    örnek:

    x = veri girdileri
    y = veri çıktıları
    classifier = sklearn.<algoritma türü> // algoritmayı tanımla
    classifier.fit(x, y) // verilen bilgiye göre öğren
    tahminler = classifier.predict(tahmin edilecek veriler) // gelsin tahminler

    bu kadar evet.

    anasayfa
  2. özellikle feature selection için de oldukça güçlü modülleri vardır. tek eksiği yapay sinir ağları modellerini desteklemiyor olması. bunun için scikit-learn ekosisteminden çok uzaklaşmadan hatta grid-search desteği ile theano temelli sckit-neuralnetworks kütüphanesi kullanılabilir.