常用机器学习库推荐 📚

机器学习领域有许多优秀的开源库，以下是一些主流工具的简要介绍：

🚀 Python 机器学习库

• TensorFlow
  由 Google 开发的深度学习框架，支持灵活的计算图和大规模分布式训练。

  [了解更多 → /ml-libraries/tensorflow](/ml-libraries/tensorflow)

• PyTorch
  Facebook 的开源库，以动态计算图和易用性著称，适合科研与快速实验。

  [探索教程 → /ml-libraries/pytorch_tutorial](/ml-libraries/pytorch_tutorial)

• Scikit-learn
  专注于传统机器学习算法，提供丰富的工具如分类、回归和聚类。

  [实战案例 → /ml-libraries/scikit-learn_examples](/ml-libraries/scikit-learn_examples)

📊 其他语言支持

• R 语言
  有 caret 和 MLR 等库，适合统计建模和数据可视化。
  R 语言库详情 → /ml-libraries/r_libraries

• Java 语言
  使用 DL4J 或 Weka，适合企业级应用与深度学习集成。

  [Java 库指南 → /ml-libraries/java_libraries](/ml-libraries/java_libraries)

🧠 拓展学习

如需比较不同库的性能差异，可访问 机器学习库对比页面 → /ml-libraries/compare 获取详细分析。