常用的Python机器学习库有哪些

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常用的 Python 机器学习库有以下几个:

1. NumPy:用于处理大型多维数组和矩阵的数值运算库。

2. Pandas:提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具,用于数据清洗和处理。

3. Scikit-learn:一个流行的机器学习库,提供了各种常用的机器学习算法和工具,包括分类、回归、聚类、降维等。

4. TensorFlow:一个开源的机器学习框架,用于构建和训练深度神经网络。

5. PyTorch:一个深度学习框架,提供了动态计算图的灵活性和易用性。

6. Keras:一个高级神经网络 API,可以在多种深度学习框架上运行,如 TensorFlow、Theano 等。

7. Matplotlib:一个用于绘制数据和图表的库,可用于可视化机器学习模型的结果。

8. Seaborn:基于 Matplotlib 的数据可视化库,提供了更高级的统计图表和颜色主题。

9. XGBoost:一个梯度提升框架,用于处理结构化数据的机器学习问题。

10. LightGBM:一个基于决策树的梯度提升框架,具有高效和低内存占用的特性。

这只是一小部分常用的 Python 机器学习库,还有其他很多库可以用于不同的机器学习任务和应用场景。

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