以下是一些流行的 Python 机器学习库的简要介绍：
- Scikit-learn：一个简单易用的机器学习库，提供各种分类、回归、聚类和降维算法。
- TensorFlow：由 Google 开发，用于构建和训练复杂的机器学习模型，特别是深度学习模型。
- PyTorch：由 Facebook 开发，是一个流行的深度学习框架，以其动态计算图而闻名。
更多关于 Python 机器学习库的详细教程，请参考本站教程。
Scikit-learn
Scikit-learn 是一个开源的 Python 机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法，包括：
- 分类：支持向量机 (SVM)、随机森林、梯度提升树等。
- 回归：线性回归、岭回归、LASSO 回归等。
- 聚类：K-Means、层次聚类等。
更多关于 Scikit-learn 的信息，请参考Scikit-learn 官方文档
TensorFlow
TensorFlow 是一个强大的开源机器学习库，适用于各种机器学习任务，尤其是深度学习。以下是 TensorFlow 的一些主要特点：
- 动态计算图：允许用户以编程方式构建和修改计算图。
- 广泛的算法支持：包括卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 和生成对抗网络 (GAN) 等。
- 大规模分布式训练：支持在多台机器上进行分布式训练。
更多关于 TensorFlow 的信息，请参考TensorFlow 官方文档
PyTorch
PyTorch 是一个流行的深度学习库，以其动态计算图而闻名。以下是 PyTorch 的一些主要特点：
- 动态计算图：与 TensorFlow 类似，PyTorch 也使用动态计算图。
- 易用性：PyTorch 提供了丰富的 API 和工具，使得深度学习模型的构建和调试变得非常简单。
- 社区支持：PyTorch 拥有一个活跃的社区，提供了大量的教程和资源。
更多关于 PyTorch 的信息，请参考PyTorch 官方文档