1. TensorFlow
TensorFlow是Google开发的一个开源机器学习框架，广泛用于深度学习和神经网络的构建。它提供了灵活的计算图结构，支持多种硬件加速，包括CPU、GPU和TPU，使得大规模数据处理和模型训练变得高效。
TensorFlow的核心库包括tf.keras，一个高级API，简化了模型的定义和训练过程。此外，TensorFlow还支持分布式训练，可以利用多台机器进行并行计算，进一步提高训练效率。
2. PyTorch
PyTorch是一个由Facebook开发的深度学习框架，以其动态计算图和直观的API设计而受到欢迎。它的灵活性允许开发者在运行时修改计算图，这对于实验和调试非常有用。
PyTorch社区活跃，拥有大量的预训练模型和教程资源，方便开发者快速上手。同时，PyTorch也支持多种硬件加速，包括CUDA和ROCm，适用于不同的计算平台。
3. Scikit-learn
Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，专注于提供简单且高效的工具来解决常见的机器学习问题。它涵盖了分类、回归、聚类等多种算法，并且易于使用，适合初学者和数据科学家。
Scikit-learn不仅提供了基本的机器学习算法，还提供了模型评估和选择的功能，如交叉验证、网格搜索等。这些功能使得开发者可以轻松地优化模型性能，提高预测准确率。
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