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、特征选择等。究其根本，我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式：
传统机器学习：利用特征工程(feature engineering)，人为对数据进行提炼清洗
深度学习：利用表示学习(representation learning)，机器学习模型自身对数据进行提炼
sklearn更倾向于使用者可以自行对数据进行处理，比如选择特征、压缩维度、转换格式，是传统机器学习库。而以tf为代表的深度学习库会自动从数据中抽取有效特征，而不需要人为的来做这件事情，因此并未提供类似的功能。
参考资料：
1、scikit-learn和tensorflow的区别 https://www.jianshu.com/p/0837b7c6ce10
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1、功能不同 Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定...
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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》
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本文标题：1、scikit-learn和tensorflow的区别
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