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| - ساي كيت ليرن (بالإنجليزية: scikit-learn) هي مكتبة برمجية مكتوبة بلغة البرمجة البايثون خاصة بـمعالجة اللغات الطبيعية (بالإنجليزية: NLP). (ar)
- Scikit-learn (ehemals scikits.learn) ist eine freie Software-Bibliothek zum maschinellen Lernen für die Programmiersprache Python. Es bietet verschiedene Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Algorithmen, darunter Support-Vektor-Maschinen, Random Forest, (wie XGBoost), k-means und DBSCAN. Sie basiert als SciKit (Kurzform für SciPy Toolkit), wie beispielsweise auch Scikit-image, auf den numerischen und wissenschaftlichen Python-Bibliotheken NumPy und SciPy. Diese Library wird in mehreren 2017 erschienenen deutschsprachigen Lehrbüchern benutzt. (de)
- Scikit-learn (anteriormente scikits.learn) es una biblioteca para aprendizaje automático de software libre para el lenguaje de programación Python.Incluye varios algoritmos de clasificación, regresión y análisis de grupos entre los cuales están máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, Gradient boosting, K-means y DBSCAN. Está diseñada para interoperar con las bibliotecas numéricas y científicas NumPy y SciPy. (es)
- Scikit-learn (formerly scikits.learn and also known as sklearn) is a free software machine learning library for the Python programming language.It features various classification, regression and clustering algorithms including support-vector machines, random forests, gradient boosting, k-means and DBSCAN, and is designed to interoperate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy. Scikit-learn is a fiscally sponsored project. (en)
- Scikit-learn (ex scikits.learn) 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 , ed è progettato per operare con le librerie NumPy e SciPy.scikit-learn è attualmente sponsorizzato da INRIA e talvolta da Google. (it)
- scikit-learn（サイキット・ラーン、旧称: scikits.learn）は、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリである。サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、、k近傍法、DBSCANなどを含む様々な分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備えており、Pythonの数値計算ライブラリのNumPyとSciPyとやり取りするよう設計されている。 (ja)
- A scikit-learn (originalmente scikits.learn) é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para a linguagem de programação Python.Ela inclui vários algoritmos de classificação, regressão e agrupamento incluindo máquinas de vetores de suporte, florestas aleatórias, gradient boosting, k-means e DBSCAN, e é projetada para interagir com as bibliotecas Python numéricas e científicas NumPy e SciPy. (pt)
- Scikit-learn（曾叫做scikits.learn还叫做sklearn）是用于Python编程语言的自由软件机器学习库。它的特征是具有各种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k-平均聚类和DBSCAN，它被设计协同于Python数值和科学库NumPy和SciPy。 (zh)
- Scikit-learn (також відома як sklearn або scikits.learn) — це безкоштовна програмна бібліотека машинного навчання для мови програмування Python, яка надає функціональність для створення та тренування різноманітних алгоритмів класифікації, регресії та кластеризації, таких як лінійна регресія, random forest, , і працює у зв'язці з бібліотеками NumPy та SciPy. Scikit-learn є однією з найбільш популярних бібліотек машинного навчання. (uk)
- scikit-learn (també conegut per sklearn) és una extensió del llenguatge Python en forma de biblioteca informàtica que agrega suport en l'àmbit de l'Aprenentatge automàtic. Scikit-learn és de codi obert i disposa d'algorismes (Fig. 1) de classificació estadística, regressió i clustering (Fig. 2) per a implementar Màquines de vector de suport, random forests, gradient boosting, Algorisme k-means i . Scikit-learn està dissenyat per a integrar-se conjuntament amb les biblioteques numèriques Numpy i SciPy. Va ser creat per David Cournapeau amb l'equip Google Summer of Code. (ca)
- Scikit-learn est une bibliothèque libre Python destinée à l'apprentissage automatique. Elle est développée par de nombreux contributeurs notamment dans le monde académique par des instituts français d'enseignement supérieur et de recherche comme Inria. Elle propose dans son framework de nombreuses bibliothèques d’algorithmes à implémenter, clé en main. Ces bibliothèques sont à disposition notamment des data scientists. (fr)
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