Python 作为一种广泛使用的编程语言，在机器学习领域有着丰富的库支持。以下是一些常用的 Python 机器学习库：

  • Scikit-learn：这是一个功能强大的机器学习库，提供了各种机器学习算法的实现，包括分类、回归、聚类等。
  • TensorFlow：由 Google 开发，是一个开源的机器学习框架，特别适合于深度学习任务。
  • PyTorch：由 Facebook 的 AI 研究团队开发，是一个流行的深度学习库，以其动态计算图和易用性著称。

常用库简介

Scikit-learn

Scikit-learn 提供了多种机器学习算法的实现，包括：

  • 分类：逻辑回归、支持向量机、决策树等。
  • 回归：线性回归、岭回归等。
  • 聚类：K-均值、层次聚类等。

Scikit-learn 示例

TensorFlow

TensorFlow 是一个灵活的深度学习框架，可以用于构建各种神经网络模型，包括：

  • 卷积神经网络：用于图像识别。
  • 循环神经网络：用于处理序列数据。

TensorFlow 示例

PyTorch

PyTorch 提供了动态计算图，使得调试和开发深度学习模型更加容易。它的特点包括：

  • 易于调试：通过动态计算图，可以更直观地调试模型。
  • 灵活性：提供了丰富的工具和库，方便进行模型开发。

PyTorch 示例

扩展阅读

更多关于 Python 机器学习库的信息，您可以访问我们的 Python 机器学习教程。