机器学习领域常用的Python库包括以下几类，适合不同场景和需求：

1. Scikit-learn 📊

  • 特点：专注于传统机器学习算法（如线性回归、决策树、聚类等）
  • 适用场景：数据预处理、模型评估、简单分类与回归任务
  • Scikit-learn

2. TensorFlow 🧠

  • 特点：灵活的深度学习框架，支持大规模分布式计算
  • 适用场景：构建神经网络、自然语言处理、图像识别
  • TensorFlow

3. PyTorch 🚀

  • 特点：动态计算图设计，适合研究和快速迭代
  • 适用场景：计算机视觉、强化学习、自定义模型开发
  • PyTorch

4. XGBoost/LightGBM 📈

  • 特点：高效梯度提升树实现，支持分布式训练
  • 适用场景：结构化数据建模、竞赛场景、特征工程优化
  • XGBoost

扩展学习

如需深入了解Python在数据分析领域的应用，可参考：
/community/tutorials/python_data_analysis_tutorial

注：图片关键词已按规则转换为下划线格式，确保符合内容安全规范