Python 机器学习库教程

Python 是进行机器学习项目最流行的编程语言之一，以下是一些常用的 Python 机器学习库：

1. Scikit-learn

Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，提供了各种机器学习算法的实现。

  • 分类算法：支持多种分类算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树等。
  • 回归算法：提供了线性回归、岭回归等算法。
  • 聚类算法：支持 K-Means、层次聚类等聚类算法。

更多关于 Scikit-learn 的信息，请访问本站 Scikit-learn 教程。

2. TensorFlow

TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，广泛用于深度学习。

  • 深度学习模型：支持构建和训练深度神经网络。
  • 数据流图：利用数据流图进行高效的模型计算。

了解 TensorFlow 的更多细节，请参阅 TensorFlow 教程。

3. PyTorch

PyTorch 是由 Facebook AI 研究团队开发的深度学习库，以其动态计算图而闻名。

  • 动态计算图：提供灵活的编程模型。
  • 易用性：具有友好的用户界面。

深入了解 PyTorch，可以阅读 PyTorch 教程。

4. Keras

Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow 和 Theano 上。

  • 模块化：易于组合不同的神经网络层。
  • 可扩展性：支持自定义层和模型。

关于 Keras 的更多信息，请查看 Keras 教程。

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