机器学习库概览 🧠📊

以下是常见的机器学习库及其特点，帮助您选择合适的工具进行模型开发：

📚 TensorFlow

• 特点：支持分布式计算，适合大规模深度学习项目
• 应用场景：图像识别、自然语言处理

- [了解更多 →](/model_hub/models)

🧪 PyTorch

• 特点：动态计算图，易于调试和实验
• 应用场景：研究型开发、强化学习

- [官方教程 →](/docs/tutorials)

📊 Scikit-learn

• 特点：简单高效的算法库，适合传统机器学习
• 应用场景：数据预处理、分类回归任务

🚀 XGBoost

• 特点：梯度提升框架，高效且准确
• 应用场景：结构化数据建模、竞赛场景

📐 Keras

• 特点：高层神经网络API，简化深度学习流程
• 应用场景：快速原型设计、实验验证

需要更多技术细节可查看 模型库文档 或 框架对比指南