Python 机器学习库教程

Python 是机器学习领域最受欢迎的编程语言之一，下面是一些常用的 Python 机器学习库：

• Scikit-learn: 最常用的机器学习库，提供了各种分类、回归、聚类和降维算法。
• TensorFlow: Google 开发的开源机器学习框架，适用于深度学习。
• PyTorch: Facebook 开发的开源机器学习库，以其动态计算图和易用性著称。

Scikit-learn

Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，提供了多种算法和工具。以下是一些基本的使用方法：

• 安装: 使用 pip 安装 Scikit-learn：

  pip install scikit-learn
  

• 数据预处理: 使用 pandas 和 numpy 进行数据预处理。
• 模型训练: 使用 train_test_split 划分数据集，然后使用 fit 方法训练模型。

TensorFlow

TensorFlow 是一个用于构建和训练机器学习模型的强大框架。以下是一些基本的使用方法：

• 安装: 使用 pip 安装 TensorFlow：

  pip install tensorflow
  

• 创建模型: 使用 tf.keras 创建和训练模型。
• 评估模型: 使用 model.evaluate 方法评估模型性能。

PyTorch

PyTorch 是一个流行的深度学习库，以其动态计算图和易用性而闻名。以下是一些基本的使用方法：

• 安装: 使用 pip 安装 PyTorch：

  pip install torch torchvision
  

• 创建模型: 使用 torch.nn 创建和训练模型。
• 评估模型: 使用 model.eval() 方法评估模型性能。

PyTorch Logo

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