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在 Python 中，有多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫可供選擇，包括 Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch 等。以下是一個(gè)簡單的示例，演示如何在 Python 中使用 Scikit-learn 庫來訓(xùn)練和預(yù)測一個(gè)簡單的線性回歸模型：

# 導(dǎo)入所需的庫 
from sklearn import linear_model
import numpy as np

# 創(chuàng)建一些示例數(shù)據(jù) 
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 創(chuàng)建線性回歸模型 
model = linear_model.LinearRegression()

# 訓(xùn)練模型 
model.fit(X, y)

# 進(jìn)行預(yù)測 
prediction = model.predict([[6]])

print(prediction)

這只是一個(gè)簡單的例子，演示了如何使用 Scikit-learn 庫中的線性回歸模型。您可以根據(jù)您的需求選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，并使用它們來實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。

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