python机器学习常用库

Python在机器学习领域有许多强大的库，以下是其中一些常用的：

1. **NumPy**：基础数学库，提供了高效的数组操作和线性代数功能，常用于数据处理。

2. **Pandas**：数据分析库，提供了丰富的数据结构DataFrame，能方便地进行数据清洗、整理和分析。

3. **Scikit-learn (sklearn)**：最流行的机器学习库之一，包含了各种监督和无监督的学习算法，如回归、分类、聚类等。

4. **TensorFlow** 和 **Keras**: 强大的深度学习框架，适合构建复杂神经网络模型。

5. **PyTorch**：另一个主流的深度学习框架，以其动态计算图和易用性而知名。

6. **Matplotlib** 和 **Seaborn**：可视化工具，用于创建图表展示数据和模型结果。

7. **Scikit-optimize** 或 **Optuna**: 优化库，帮助调整模型超参数。

8. **XGBoost** 和 **LightGBM**: 高速的梯度提升算法库，适用于树型模型。

9. **Statsmodels**：统计建模库，支持时间序列分析等高级统计任务。

10. **NLTK** 和 **spaCy**: 自然语言处理库，用于文本处理和分析。