1. scikit-learn: 一个流行的 Python 机器学习库,提供了许多用于分类、回归、聚类等任务的算法。

  2. PyTorch: 一个用于构建深度学习模型的 Python 库,提供了灵活的动态图形式和高效的自动微分机制。

  3. TensorFlow: 另一个流行的 Python 深度学习库,提供了静态图形式和高效的自动微分机制。

  4. Keras: 一个高级深度学习库,提供了简单易用的 API,可以在 TensorFlow、Theano 等后端上运行。

  5. XGBoost: 一个用于梯度提升树的 Python 库,提供了高效的训练和预测性能。

  6. LightGBM: 另一个用于梯度提升树的 Python 库,提供了高效的训练和预测性能。

  7. CatBoost: 一个用于梯度提升树的 Python 库,提供了自动特征缩放和处理缺失值的能力。

  8. H2O: 一个用于机器学习和深度学习的开源平台,提供了许多算法和自动化特征工程的功能。

  9. ONNX: 一个开放的神经网络交换格式,可以在不同的深度学习框架之间转换模型。

  10. MLflow: 一个开源的机器学习平台,提供了模型追踪、模型部署和协作等功能。

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