机器学习行业实践工具

欢迎来到 ABC 计算论坛的机器学习实践工具区！以下是一些在机器学习行业中常用的实践工具，可以帮助您更好地理解和应用机器学习技术。

数据预处理：
- Pandas：强大的数据分析库，用于数据清洗和预处理。
- Scikit-learn：机器学习库，提供数据预处理、模型选择和评估等功能。
模型训练：
- TensorFlow：由 Google 开发的开源机器学习框架。
- PyTorch：由 Facebook 开发的开源机器学习库，以动态计算图著称。
模型评估：
- Matplotlib：用于数据可视化的库。
- Scikit-learn：提供多种模型评估指标，如准确率、召回率等。
其他工具：
- Jupyter Notebook：支持代码、文本、方程式、图像等内容的交互式计算环境。
- Docker：容器化技术，可以轻松部署和管理机器学习模型。

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