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Scikit-learn（https://scikit-learn.org/）：Scikit-learn是Python中最受欢迎、功能最完善的机器学习库之一。它包含了各种常用的机器学习算法，如分类、回归、聚类、降维等。此外，Scikit-learn还提供了数据预处理、特征选择、模型评估等功能。它的API简单易用，对于初学者来说是一个很好的选择。
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TensorFlow（https://www.tensorflow.org/）：TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习库。它提供了丰富的功能，尤其在深度学习方面表现突出。TensorFlow能够构建和训练神经网络，并提供了大量的深度学习模型和算法。除了Python，TensorFlow还支持其他编程语言，如C++和Java。
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PyTorch（https://pytorch.org/）：PyTorch是另一个非常受欢迎的机器学习库，特别适用于深度学习任务。它提供了动态图和静态图两种构建神经网络的方式，让开发者更加灵活地定义和调整模型。PyTorch也有很多现成的深度学习模型和预训练模型供使用。
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Keras（https://keras.io/）：Keras是一个基于Python的高级神经网络库，它简化了构建深度学习模型的过程。Keras提供了一种高级API，可以在多种深度学习框架（如TensorFlow、Theano、CNTK等）之间无缝切换。它的设计理念是易用性和可扩展性，在快速原型设计和实验中非常方便。
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XGBoost（https://xgboost.readthedocs.io/）：XGBoost是一种梯度提升树（Gradient Boosting Tree）算法的实现库，用于解决各种类型的回归、分类和排序问题。它具有很强的性能和泛化能力，在比赛和实际应用中都非常受欢迎。
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LightGBM（https://lightgbm.readthedocs.io/）：LightGBM是另一种梯度提升树算法的实现库。与XGBoost相比，LightGBM更加轻量级，并且在大规模数据集上的训练速度更快，具有更高的效率。它也被广泛应用于机器学习竞赛和实际生产环境中。
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NLTK（https://www.nltk.org/）：NLTK是一个自然语言处理（NLP）的Python库，提供了丰富的文本处理功能和算法。它包含了文本分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等功能，方便开发者在NLP任务中进行文本处理和分析。
除了上述库之外，还有许多其他常用的Python机器学习库，如Pandas（数据处理和分析）、Matplotlib（数据可视化）、StatsModels（统计模型和测试）等，它们可以搭配使用，提供全面的机器学习开发环境。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以根据自己的需求选择适合的机器学习库进行开发和研究。
本文来自极简博客，作者：倾城之泪，转载请注明原文链接：Python中常用的机器学习库有哪些？
