[ Foro de Python ]
Hola,
Estoy realizando un trabajo que se basa en analizar diferentes librerías en Python para Machine Learning.
Escogí analizar Scikit-Learn, Keras, Tensorflow y Pytorch por ser las más conocidas. La idea era entrenar diferentes modelos, tanto de aprendizaje supervisado como no supervisado, así como clasificación y regresión.
Utilizar diferentes algoritmos de cada tipo en cada una de las librerías y analizar las dificultades/facilidades que presentan así como el rendimiento.
Mi problema surge al intentar realizar lo mismo que en sklearn en Tensorflow, ya que para este último encuentro mucha información para redes neuronales, pero no para árboles de decisión, Random Forests, SVM, Regresión lineal/logística, K-NN, KMeans, etc...
¿Es posible aplicar estos algoritmos de ML en tensorflow, o solo está orientado para Deep Learning?
Gracias.
(No se puede continuar esta discusión porque tiene más de dos meses de antigüedad. Si tienes dudas parecidas, abre un nuevo hilo.)