Python 作为最受欢迎的编程语言之一，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：这是一个简单而强大的机器学习库，提供了各种分类、回归、聚类和降维算法。
  • TensorFlow：由 Google 开发，用于构建和训练复杂的机器学习模型，特别是在深度学习领域。
  • PyTorch：由 Facebook AI 研究团队开发，是一个流行的深度学习库，以其动态计算图而闻名。
  • Keras：一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上，用于快速实验。

TensorFlow Logo

Scikit-learn

Scikit-learn 是 Python 中最常用的机器学习库之一，它提供了多种算法的实现，包括：

  • 分类：支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树等。
  • 回归：线性回归、岭回归、Lasso 回归等。
  • 聚类：K-means、层次聚类等。

更多关于 Scikit-learn 的信息，请访问Scikit-learn 官网。

TensorFlow

TensorFlow 是由 Google 开发的开源软件库，用于数据流编程中的数值计算。在深度学习领域，TensorFlow 允许用户构建和训练复杂的神经网络模型。

PyTorch Logo

PyTorch

PyTorch 是一个由 Facebook AI 研究团队开发的深度学习库，它提供了灵活的编程模型和易于使用的API。PyTorch 在研究社区中非常受欢迎，因为它允许研究人员快速迭代和实验。

更多关于 PyTorch 的信息，请访问PyTorch 官网。

Keras

Keras 是一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。Keras 的设计哲学是简洁、模块化和可扩展性，这使得它非常适合快速实验和原型设计。

更多关于 Keras 的信息，请访问Keras 官网。

希望这些信息能帮助您更好地了解 Python 机器学习库。如果您对其他库或具体的应用场景有更多疑问，欢迎访问我们的机器学习资源页面了解更多。