- Scikit-learn: 这是一个用于数据分析以及预测分析的Python库。它简单且易于使用，提供了一些高质量的机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。
- TensorFlow: 这是一个用于人工智能的开源库。它提供了多种工具，如TensorBoard、Tensor2Tensor和tf.layers等，可以帮助开发者更快地构建和训练模型。
- PyTorch: 它是一个开源的Python机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它提供了两个高级级别的抽象化，即张量和包括RNN、CNN、LSTM在内的神经网络。
- Keras: 它是一个用Python编写的开源库，用于快速实现和评估机器学习算法。它能够在不同的后端平台上运行，如TensorFlow、CNTK等。
- MXNet: 它是一个用于大规模分布式机器学习的开源框架。它提供了一个灵活的编程模型，可以方便地实现新的算法。
- LightGBM: 它是一个基于决策树算法的机器学习库，用于加速训练和预测。它在处理大数据集时速度非常快。
- XGBoost: 它是一个提供分布式训练的库，可以处理大规模的数据集。它提供了一种可扩展的方式来解决机器学习中的问题。
- CatBoost: 它是一个用于机器学习的库，主要用于推荐系统和其他需要排名的任务。它提供了一种新的训练方法，称为“Pairwise”和“Ordered”方法。
- AutoML: 它是一个用于自动化机器学习过程的库，可以自动化模型的选择、训练和优化。
- MLlib: 它是Apache Spark的一部分，是一个用于大规模机器学习的库。它提供了一系列的算法和工具，可以方便地进行集群上的分布式机器学习。
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