Python 机器学习库教程 📚

欢迎来到 Python 机器学习库 的学习专题！以下是主流库的使用指南和实践建议：

🚀 常用机器学习库概览

1. Scikit-learn

   • 适合入门的机器学习库，提供回归、分类、聚类等基础算法
   [点击了解更多 → /ai_tutorials/basics](/ai_tutorials/basics)

2. TensorFlow

   • 谷歌开发的深度学习框架，适合构建复杂神经网络
   [深度学习实战 → /ai_tutorials/tensorflow_tutorial](/ai_tutorials/tensorflow_tutorial)

3. PyTorch

   • 动态计算图特性使其在研究场景中更受欢迎
   [PyTorch 入门指南 → /ai_tutorials/pytorch_tutorial](/ai_tutorials/pytorch_tutorial)

📈 学习路径推荐

• 新手路线：Scikit-learn → Pandas → Matplotlib
• 进阶路线：TensorFlow/PyTorch → Keras → TensorFlow Extended
• 实战项目：点击查看完整项目案例库

💡 小贴士

使用这些库时，请注意：

• Scikit-learn 的 fit() 方法用于训练模型
• PyTorch 需要先安装 torch 包
• TensorFlow 可通过 tf.keras 快速构建模型

延伸阅读：Python 数据科学生态