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在 Python 中，您可以使用許多數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能庫(kù)來(lái)處理數(shù)據(jù)和構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。以下是一些常用的庫(kù)：
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NumPy：用于數(shù)值計(jì)算的庫(kù)，提供了大量的數(shù)學(xué)函數(shù)和數(shù)組操作。
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Pandas：用于數(shù)據(jù)處理和分析的庫(kù)，提供了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)，可以方便地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作和處理。
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Scikit-learn：用于機(jī)器學(xué)習(xí)的庫(kù)，提供了各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，可以用來(lái)構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
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TensorFlow：由谷歌開發(fā)的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，可以用來(lái)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
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Keras：建立在 TensorFlow 之上的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，提供了更高級(jí)的接口，使得構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更加簡(jiǎn)單。
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Matplotlib：用于繪制圖表和可視化數(shù)據(jù)的庫(kù)，可以創(chuàng)建各種類型的圖表，包括折線圖、散點(diǎn)圖等。
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Seaborn：基于 Matplotlib 的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，提供了更加美觀和簡(jiǎn)單的 API 接口，可以快速創(chuàng)建各種漂亮的圖表。
要使用這些庫(kù)，您需要首先安裝它們。您可以使用 pip 工具來(lái)安裝這些庫(kù)，例如：
pip install numpy pandas scikit-learn tensorflow keras matplotlib seaborn
一旦安裝了這些庫(kù)，您就可以在 Python 中導(dǎo)入它們并開始使用它們來(lái)處理數(shù)據(jù)和構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。例如：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
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