Некоторые области применения библиотеки SciPy в машинном обучении:

• Предобработка данных. 2 SciPy позволяет выполнять такие задачи, как нормализация, стандартизация и преобразование признаков, что важно на этапе подготовки данных для машинного обучения. 2
• Оптимизация моделей. 2 Многие алгоритмы машинного обучения включают процесс оптимизации для настройки параметров модели. 2 Функции оптимизации, доступные в SciPy, помогают улучшить производительность моделей. 2
• Анализ и оценка моделей. 2 SciPy предлагает статистические инструменты для анализа результатов и оценки качества моделей машинного обучения. 2 Это включает тестирование гипотез, корреляционный анализ и другие методы статистической оценки. 2
• Обработка сигналов. 15 SciPy позволяет обрабатывать, фильтровать и преобразовывать полученные на вход сигналы: различные волны, поток света и т. д.. 1 Например, с помощью SciPy можно очистить от шумов речь или обработать изображение для последующего распознавания. 1