机器学习常用Python库教程 📚

在机器学习领域，Python凭借其丰富的第三方库成为首选语言。以下是核心库的介绍与使用建议：

1. 📊 NumPy

  • 功能：科学计算基础库，支持多维数组和数学函数
  • 应用场景：数据处理、矩阵运算、数值计算
  • NumPy
  • ⚠️ 建议先掌握数组操作，可参考本站Python基础教程深化理解

2. 📈 Pandas

  • 功能：数据分析与处理库，提供DataFrame结构
  • 应用场景：数据清洗、统计分析、数据可视化
  • Pandas
  • 📖 深入学习数据操作可访问数据处理专题

3. 🤖 Scikit-learn

  • 功能：机器学习算法实现库，包含分类、回归、聚类等
  • 应用场景：传统机器学习模型构建与调优
  • Scikit_learn
  • 🧠 模型优化技巧详见机器学习实战

4. 🧠 TensorFlow & PyTorch

  • 功能：深度学习框架，TensorFlow适合生产环境，PyTorch适合研究开发
  • 应用场景：神经网络设计、GPU加速计算
  • TensorFlow_PyTorch
  • 🔄 框架对比可查看深度学习入门

📌 提示：掌握这些库的组合使用可显著提升开发效率，建议按「基础→进阶→深度」顺序学习。