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小編給大家分享一下Python學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模塊化中你必須保存的庫，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討方法吧！

1、Scikit Learn

在沉溺于“深度學(xué)習(xí)”之前，所有人都應(yīng)當(dāng)從使用Scikit Learn來開啟自己的機器學(xué)習(xí)之旅。Scikit Learn有六大主要模塊，如下：

· 數(shù)據(jù)預(yù)處理

· 維度縮減

· 數(shù)據(jù)回歸

· 數(shù)據(jù)分類

· 數(shù)據(jù)聚類分析

· 模型選擇

只要能用好Scikit Learn，就已經(jīng)算得上是一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家了。

2、Tensorflow

Tensorflow是由谷歌推出的開源機器學(xué)習(xí)庫。它最受歡迎的功能便是Tensorboard上的數(shù)據(jù)流圖像。

Tensorboard是一個基于網(wǎng)頁自動生成的儀表盤，它將數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)流和結(jié)果進(jìn)行了可視化處理，這一功能對于排錯和展示都十分有用。

3、 PyTorch

PyTorch是由Facebook發(fā)布的一個開源庫，用作Python的公用機器學(xué)習(xí)框架。與Tensorflow相比，PyTorch的語句更加適用于Python。正因此，學(xué)習(xí)使用PyTorch也更加容易。

作為一個專注于深度學(xué)習(xí)的庫，PyTorch還具有非常豐富的應(yīng)用程序接口函數(shù)和內(nèi)置函數(shù)來協(xié)助數(shù)據(jù)科學(xué)家更加快捷地訓(xùn)練自己的深度學(xué)習(xí)模型。

看完了這篇文章，相信你對Python學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模塊化中你必須保存的庫有了一定的了解，想了解更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

本文名稱：Python學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模塊化中你必須保存的庫-創(chuàng)新互聯(lián)
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