sklearn,sklearn 决策树

1、scikit-learn和tensorflow的区别

scikit-learn主要是用于机器学习，要是深度学习的话不太适合。keras和tensorflow其实是一家，tensorflow自带了tf.keras，所以我觉得两个可以都学，不冲突。

简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。

“scikit-learn 是一个基于 NumPy，SciPy 和 matplotlib 的机器学习 Python 模块。它为数据挖掘和数据分析提供了简单而有效的工具。SKLearn 所有人都可用，并可在各种环境中重复使用。

sklearn运行不需要依赖任何第三方库吗

覆盖面广的第三方库：Python有很多第三方库对数学建模常用的模型都有实现，你只需要安装这些第三方库，然后调用这些库，基本上几行代码就能实现一个复杂的模型。

这个库程序提供了一组工具，它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时，你会感觉到受到了很大的帮助。（虽然这只能在你有不同的算法时起作用。

ImportError：DLLloadfailed：找不到指定的模块的解决方法是把numpy、scipy、matplotlib、scikit-learn用pipuninstall掉，再去下载最新的whl包重新安装。

sklearn半监督聚类有哪些

标签传播算法、自训练算法、半监督K均值算法等。LabelPropagation（标签传播算法）。这是一种基于图的半监督聚类算法，通过利用有标签样本的信息来推导未标签样本的标签，并进行聚类。Self-Training（自训练算法）。

sklearn 库是最为常用且经典的机器学习库，里面封装了许多机器学习算法，此篇文章使用此库中的 KMeans 算法，从而实现图像的聚类分割。本文不讲理论，只谈应用。

sklearn中实现的是自底向上的层次聚类，实现方法是sklearn.cluster.AgglomerativeClustering。 初始时，所有点各自单独成为一类，然后采取某种度量方法将相近的类进行合并，并且度量方法有多种选择。

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