scikit-learn库的功能，scikit-optimize _经验分享

什么是python的scikit-learnScikit-learn是针对Python编程语言的免费软件机器学习库，具有各种分类、回归和聚类算法，包含支持向量机、随机森林、梯度提升，K均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学图书馆Numpy和Scipy 。
Scikit-learn项目始于Scikit.learn，这是。

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1、scikit-learn和tensorflow的区别1、scikit-learn和tensorflow的区别功能不同 Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而 TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。
一个显而易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择。
Sklearn库sklearn库是机器学习库。
知识扩展：Scikit-learn简介Scikit-learn（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对Python编程语言的免费软件机器学习库。
sklearn库主要是用于机器学习算法的实现和数据处理，不支持导入图片这类功能。

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scikit-learn 中的超参数优化(网格搜索)【scikit-learn库的功能，scikit-optimize】scikit-learn.model_selection中提供了GridSerachCV，来实现网格搜索。
构造网格搜索，需要指定以下元素：在GridSearchCV中对应的参数为此外还有一些参数可用于性能调优，如n_jobs、pre_dispatch可以指定并行运算的作业数量。
GridSea 。