sklearn和tensorflow
介绍
sklearn是python中的一个机器学习库，封装了大量机器学习算法，同时也内置了数据集；
tensorflow是一个编程系统，是一种计算图模型，即用图的形式来表示运算过程的一种模型，在Python语言中，返回的tensor是NumPy中的ndarray对象。
功能对比
sklearn的定位是机器学习，提供强大的特征工程，如特征选择、维度压缩等，倾向于使用者对自行数据进行处理
tensorflow的定位多为深度学习，模型可自动对数据进行处理。
传统机器学习：利用特征工程，人为对数据进行提炼清洗
深度学习：利用表示学习，机械学习模型自身对数据进行提炼
使用对象对比
sklearn主要是适用于中小型机器学习项目，数据量小、使用者可对数据自行对数据进行处理
tensorflow适合已经明确了解需要用深度学习，且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大，且最终需要的精度更高，一般都需要GPU加速运算。
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