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sklearn定位是通用机器学习库;tensorflow定位是深度学习库。
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sklearn提供强大的特征工程处理函数,如降维、特征选择等;tensorflow没有。
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sklearn更倾向于使用者可以自行对数据进行处理;tensorflow则是通过深度学习机制学习数据表征。
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sklearn主要适合中小型、实用机器学习项目,对硬件要求相对较低,尤其是那种数量级不大且需要使用者手动对数据进行处理,并选择合适模型的项目;
tensorflow主要适合已经明确了解需要深度学习,且数据处理要求不高的项目,那种数据量较大且最终需要的京都要求更高的项目比较适用(一般需要GPU加速应用)。
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