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常用的 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)有以下幾個(gè)：

1. NumPy：用于處理大型多維數(shù)組和矩陣的數(shù)值運(yùn)算庫(kù)。

2. Pandas：提供了高性能、易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，用于數(shù)據(jù)清洗和處理。

3. Scikit-learn：一個(gè)流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，提供了各種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，包括分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、降維等。

4. TensorFlow：一個(gè)開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，用于構(gòu)建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

5. PyTorch：一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，提供了動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的靈活性和易用性。

6. Keras：一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API，可以在多種深度學(xué)習(xí)框架上運(yùn)行，如 TensorFlow、Theano 等。

7. Matplotlib：一個(gè)用于繪制數(shù)據(jù)和圖表的庫(kù)，可用于可視化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的結(jié)果。

8. Seaborn：基于 Matplotlib 的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，提供了更高級(jí)的統(tǒng)計(jì)圖表和顏色主題。

9. XGBoost：一個(gè)梯度提升框架，用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。

10. LightGBM：一個(gè)基于決策樹(shù)的梯度提升框架，具有高效和低內(nèi)存占用的特性。

這只是一小部分常用的 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，還有其他很多庫(kù)可以用于不同的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景。

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