欢迎来到 Python 机器学习库的入门指南！以下是常用的 ML 库及其用途：

常用库介绍 🔍

  • Scikit-learn 📊
    适合数据挖掘和数据分析，提供分类、回归、聚类等算法。

    机器学习
    [了解更多 → /zh/tutorials/python_ml_tutorial](/zh/tutorials/python_ml_tutorial)

  • TensorFlow 🧠
    由 Google 开发的深度学习框架，支持灵活的计算图构建。

    TensorFlow

  • PyTorch 🤖
    适合动态计算图需求，广泛用于研究和原型设计。

    PyTorch

应用场景 🌐

库名 适用领域 特点
Scikit-learn 传统机器学习 简易高效
TensorFlow 深度学习 可扩展性强
XGBoost 集成学习 高性能梯度提升树
Pandas 数据处理 数据清洗与分析
NumPy 科学计算 基础数值操作

学习建议 📚

  1. 从 Scikit-learn 开始，掌握基础算法
  2. 进阶学习 TensorFlow 或 PyTorch
  3. 参考 Python 数据科学手册 → /zh/tutorials/python_ds_handbook 深入实践
Python_编程
[探索更多 ML 资源 → /zh/tutorials/ml_resources](/zh/tutorials/ml_resources)