常用的Python机器学习库有哪些

常用的Python机器学习库有以下几个：

1. NumPy：用于处理大型多维数组和矩阵的数值运算库。

2. Pandas：提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，用于数据清洗和处理。

3. Scikit-learn：一个流行的机器学习库，提供了各种常用的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、降维等。

4. TensorFlow：一个开源的机器学习框架，用于构建和训练深度神经网络。

5. PyTorch：一个深度学习框架，提供了动态计算图的灵活性和易用性。

6. Keras：一个高级神经网络API，可以在多种深度学习框架上运行，如TensorFlow、Theano等。

7. Matplotlib：一个用于绘制数据和图表的库，可用于可视化机器学习模型的结果。

8. Seaborn：基于Matplotlib的数据可视化库，提供了更高级的统计图表和颜色主题。

9. XGBoost：一个梯度提升框架，用于处理结构化数据的机器学习问题。

10. LightGBM：一个基于决策树的梯度提升框架，具有高效和低内存占用的特性。

这只是一小部分常用的Python机器学习库，还有其他很多库可以用于不同的机器学习任务和应用场景。

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