欢迎来到「AI工具开源教程」的机器学习实践专题！在这里，你将了解如何使用主流开源工具（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行实际项目开发。📚
🧰 常用开源工具一览
Scikit-learn
适合入门的机器学习库，提供分类、回归、聚类等算法
了解更多 →TensorFlow
由Google开发的深度学习框架，支持灵活的计算图构建
深度学习实践 →PyTorch
以动态计算图著称，广泛用于科研和快速原型开发
PyTorch入门指南 →
📊 实践建议
从数据预处理开始，使用Pandas进行数据清洗
选择适合的模型，如线性回归、决策树等
通过可视化工具（如Matplotlib）分析结果
🌐 扩展阅读
通过实践掌握机器学习，让数据说话！📈