Pythonマシンの学習sklearn.linear_model対カスタムコード

Question

機械学習とPythonを初めて使用しています。私はsklearn.linear_model（線形回帰とロジスティック回帰）の関数をいつ使用するのか、同じときに自分のコードを実装するのかを理解しようとしています。どんな提案や参考資料も高く評価されます。

よろしく Souvik

Answer 1

私はあなたが（私はTensorFlowが好き）sklearnによって与えられた機能または別のMLライブラリできるだけ多くを使用することを推奨します。これは、すべてのライブラリのパフォーマンスを得ることは非常に難しいためです。それらはオペレーティングシステムの低レベルで計算されますが、一般ユーザーはpython環境の外部で計算処理を実装しません。 さらに、python自体はデータ構造に関してあまり効率的ではありません。たとえば、単純な配列がLinkedListとして実装されています。 MLライブラリは、より良いパフォーマンスを得るためにNumpyを計算に使用します。