它还拥有一个有用的用户社区，使您可以轻松

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获得支持。其 Slack Channel 也非常专注。 它还支持循环神经网络和卷积神经网络以及标准网络。 火炬 PyTorch 是 Facebook 创建的 Python 机器学习库。 除了Python之外，它还支持C++，具有C++接口。该库与 TensorFlow 形成直接竞争。 PyTorch 与 TensorFlow 的区别包括： 它易于使用、学习并与整个 Python 生态系统集成。 张量计算以及支持使用图形处理单元 (GPU) 加速处理的能力。 支持基于自动差异系统（基于磁带）构建的神经网络。 PyTorch 是一个高度可定制的库，因此，它被广泛用于深度学习研究。 还 读 顶级开源 Python IDE Scikit-learn Scikit-learn 它是 Python 的通用机器学习库。 Scikit-learn 可以轻松地与其他机器学习库集成，例如 Pandas 和 Scikit-learn 的最大优势是它支持多种机器学习算法，包括： 分类 聚类 回归 降维 预处理 选型 Scikit-learn 的设计宗旨是灵活且易于使用。

支持的所有算法都在 Python 中的一致接口上工作。 Scikit-learn 也是一个用于执行数据挖掘和数据分析任务的流行库。该库执行数据建模，而不是加载、操作、处理和 丹麦电话号码表 数据可视化等任务。 它是一个完整的机器学习库，从研究到部署。 熊猫 Pandas是一个用于数据分析的Python库，主要用于数据分析和数据操作。在准备训练数据集之前它非常有用。 借助 Pandas，机器学习程序员可以轻松处理结构化和时间序列多维数据。在执行机器学习任务时，程序员能够将文件和数据库中的数据加载到 Pandas 数据结构中。 Pandas 提供的处理数据的功能包括： 数据集旋转和重塑。 连接和合并数据集。 数据对齐和处理缺失数据。 索引选项，例如花式索引和分层轴索引。 数据过滤。



使用 Pandas，您可以访问不同类型的数据结构，用于组织和存储数据。Pandas 数据结构的示例包括 Pandas DataFrame 和 Pandas Series。 DataFrame 是 Pandas 用户中常见的数据结构，它只是二维数据的表示。Pandas 的主要用途是数据分析和操作。 还 读 人工智能与机器学习 NLTK 自然语言处理工具包 (NLTK) 是一个用于自然语言处理的 Python 库。NLTK 是一个流行的处理人类语言的库。 NLTK 具有简单的界面和各种词汇资源，例如 WordNet、Word2Vec、FrameNet 等。 NLTK 的常见用途包括： 从文档中搜索关键字。 文本的分类和标记。 手写和语音识别。 单词词形还原和词干提取。 NLTK 被认为适合处理语言的工程师、学生、语言学家、行业和研究人员。 Spark MLlib MLlib 是 Apache Spark 的机器学习库。 该库具有很强的可扩展性。该库由 apache 创建，它使您的机器学习计算能够轻松扩展。