机器学习常用库简介 📚

机器学习领域有许多强大的工具库，以下是几个核心库的简要介绍：

📊 Scikit-learn

Scikit-learn 是 Python 中最经典的机器学习库之一，适合初学者和常规任务。

它提供了多种算法（如线性回归、决策树、聚类等）和数据预处理功能，文档齐全，社区活跃。 👉 [了解更多 Scikit-learn 教程](/tutorial/machine-learning/tutorials)

🧠 TensorFlow

TensorFlow 是谷歌开发的深度学习框架，适合构建复杂的神经网络模型。

支持分布式计算，广泛应用于研究和生产环境，可扩展性强。

⚙️ PyTorch

PyTorch 是 Facebook 推出的深度学习库，以灵活性和动态计算图著称。

常用于学术研究和自然语言处理领域，学习曲线相对平缓。

📌 NumPy & Pandas

NumPy 是科学计算的基础库，提供高效的数组操作；
Pandas 用于数据清洗和分析，是机器学习数据预处理的必备工具。

如需深入学习这些库的应用，可访问 机器学习实践指南 进一步探索。