研究人员开发了开源Python框架Scikit-NeuroMSI，解决了多感官整合 (MSI)领域缺乏统一计算工具的问题。该框架整合了贝叶斯因果推断 (Kording et al., 2007)和神经网络模型 (Cuppini et al., 2017)，首次实现跨层次分析时空因果推断，为精神疾病 (如ASD、SCZ)的感官标记物研究提供新范式。

最近，Stata推出了双重机器学习（DDML）功能，允许用户在其环境中轻松使用Python和scikit-learn库，这为数据分析领域带来了新的应变思路。通过Stata与Python的集成，用户可流畅访问强… ...

利用 scikit-learn 和 statsmodels 等 Python 库的功能，可以实现机器学习、预测分析和预测技术，比如预测未来的天气等。 数据清理 利用先进的数据清理技术，可以轻松完成任务，比如从文本中提取日期。 团队使用 「Excel 中的 Python 是为团队构建的。 」 ...

scikit-learn Python 库提供一套函数，用于从可配置测试问题中生成样本来进行回归和分类。

总体上来说，作为专门面向机器学习的Python开源框架，Scikit-learn可以在一定范围内为开发者提供非常好的帮助。

对于 Python 来说，最受欢迎的机器学习图书馆是 SciKit Learn。 前几天最新版本（0.18）刚刚发布，现在已内置支持神经网络模型。

R和Python是提供给数据科学家的最常用的两种工具。 每一个工具都有其优缺点，但Python最近在各个方面都有所胜出（仅为鄙人愚见，虽然我两者都用）。 这一切的发生是因为Scikit-Learn库的腾空出世，它包含有完善的文档和丰富的机器学习算法。