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Scikit-learn (anteriormente scikits.learn) es una biblioteca para aprendizaje de máquina de software libre para el lenguaje de programación Python.[1] Presenta varios algoritmos de clasificación, regresión y análisis de grupos que incluyen máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, el gradiente que aumenta, k-medias y DBSCAN, y está diseñada para interoperar con las bibliotecas numéricas y científicas NumPy y SciPy.
Visión general
El proyecto scikit-learn empezó como scikits.learn, un proyecto de Google Summer of Code por David Cournapeau. Su nombre viene de la idea que se trata de un auxiliar (para las herramientas de SciPy), una extensión desarrollada y distribuida independientemente de SciPy.[2] El código de base original fue reescrito más adelante por otros desarrolladores. En 2010 Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux, Alexandre Gramfort y Vincent Michel, todos de INRIA tomaron el liderazgo del proyecto e hicieron la primera distribución pública el 1 de febrero 2010.[3] Entre las diferentes extensiones o scikits de Scipy, scikit-learn y scikit-image fueron descritas como "bien-mantenidas y populares" en noviembre 2012A 2012 de 11.[4]
Actualmente (2018), scikit-aprender está bajo desarrollo activo.[5]A 2018
Implementación
Scikit-learn está escrita mayormente en Python, con algunos algoritmos de núcleo escritos en Cython para conseguir mayor rendimiento. Las máquinas de vectores de soporte están implementadas por una conexión en Cython a LIBSVM; logistic regresión y máquinas de vectores de soporte lineales llaman a la biblioteca LIBLINEAR.
Historial de versiones
Scikit-learn fue inicialmente desarrollada por David Cournapeau como proyecto de Google Summer of code en 2007. Más adelante, Matthieu Brucher se unió al proyecto y lo utilizó como parte de su trabajo de tesis. En 2010 INRIA, el Instituto francés para la Investigación en Informática y Automatización, se involucró en el proyecto y la primera distribución pública (v0.1 beta) se realizó a finales de enero de 2010.[6]
Véase también
Referencias
- ↑ «Scikit-learn: Machine Learning in Python». Journal of Machine Learning Research 12: 2825-2830. 2011.
- ↑ Dreijer, Janto. «scikit-learn».
- ↑ https://scikit-learn.org/stable/about.html#history
- ↑ Eli Bressert (2012). SciPy and NumPy: an overview for developers. O'Reilly. p. 43.
- ↑ «About Us». Consultado el 16 April 2018.
- ↑ «French Institute for Research in Computer Science and Automation»
|url=incorrecta con autorreferencia (ayuda). Wikipedia (en inglés). 21 de enero de 2017. - ↑ «Release History - 0.20.0 documentation». scikit-learn. Consultado el 6 November 2018.
- ↑ «Release history — scikit-learn 0.19.dev0 documentation». scikit-learn.org. Consultado el 27 de febrero de 2017.
Enlaces externos
en
Scikit-learn en GitHub.
- Introducción a Aprendizaje de Máquina con Pitón. El libro basado en Scikit-learn