机器学习库指南

机器学习是人工智能领域的一个重要分支，而机器学习库则是实现机器学习算法的工具。以下是一些常用的机器学习库，它们可以帮助你更轻松地进行机器学习研究和开发。

Scikit-learn Scikit-learn 是一个开源的 Python 机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法，包括分类、回归、聚类和降维等。它简单易用，是初学者和专业人士都非常喜欢的库。
- Scikit-learn 官网
TensorFlow TensorFlow 是由 Google 开发的一个开源机器学习框架，主要用于深度学习。它提供了丰富的工具和库，可以用于构建和训练复杂的神经网络。
- TensorFlow 官网
PyTorch PyTorch 是由 Facebook 开发的一个开源机器学习库，同样用于深度学习。它具有动态计算图，使得调试和实验更加容易。
- PyTorch 官网
Keras Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 后端。它提供了一个简洁的接口，使得构建和训练神经网络变得非常简单。
- Keras 官网
Scrapy Scrapy 是一个用于网络爬虫的 Python 库，虽然不是专门的机器学习库，但它可以用来获取大量数据，为机器学习项目提供数据来源。
- Scrapy 官网

想要了解更多关于机器学习的知识，可以访问我们的机器学习基础教程。