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主流机器学习库概述
资料介绍
一、核心通用库
1. Scikit-learn
o 特点：基于NumPy和SciPy构建，提供完整的监督/无监督学习工具链，包含分类、回归、聚类、降维等算法实现。
o 优势：API设计简洁一致，内置数据集（如鸢尾花、波士顿房价）便于快速上手，支持模型评估与超参数调优。
o 适用场景：传统机器学习任务的快速原型开发，适合中小型数据集。
2. TensorFlow
o 特点：Google开源的深度学习框架，支持静态计算图和动态计算图（Eager Execution），提供Keras高阶API。
o 优势：分布式训练支持、跨平台部署（移动端、嵌入式设备），生态系统丰富（TensorBoard可视化、TFX工程化工具）。
o 适用场景：复杂神经网络构建（如CNN、RNN、Transformer）、大规模深度学习项目。
3. PyTorch
o 特点：Facebook开发的动态图框架，以灵活性和易用性著称，支持即时执行和自动微分。
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