以下是一些常用的机器学习工具，帮助你更高效地进行模型开发与训练：

📚 常用工具列表

  1. TensorFlow 🧠
    由Google开发的开源框架，适合深度学习和大规模神经网络训练。

    TensorFlow
    [了解更多 → /ml/tensorflow](/ml/tensorflow)

  2. PyTorch 🔧
    Facebook的深度学习平台，以灵活性和动态计算图著称。

    Py_Torch
    [快速入门 → /ml/pytorch](/ml/pytorch)

  3. Scikit-learn 📊
    专注于传统机器学习算法的Python库，适合数据预处理和模型评估。

    Scikit_learn
    [官方文档 → /ml/scikit-learn](/ml/scikit-learn)

  4. XGBoost 🚀
    高性能梯度提升框架，在竞赛和工业场景中广泛应用。

    XGBoost
    [实战案例 → /ml/xgboost](/ml/xgboost)

📈 工具选择指南

  • 入门推荐：Scikit-learn（简单易用）
  • 深度学习首选：TensorFlow/PyTorch（可扩展性强）
  • 竞赛利器：XGBoost（高效调参）

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