小编给大家分享一下Python学习数据模块化中你必须保存的库，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨方法吧！

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1、Scikit Learn

在沉溺于“深度学习”之前，所有人都应当从使用Scikit Learn来开启自己的机器学习之旅。Scikit Learn有六大主要模块，如下：

· 数据预处理

· 维度缩减

· 数据回归

· 数据分类

· 数据聚类分析

· 模型选择

只要能用好Scikit Learn，就已经算得上是一名优秀的数据科学家了。

2、Tensorflow

Tensorflow是由谷歌推出的开源机器学习库。它最受欢迎的功能便是Tensorboard上的数据流图像。

Tensorboard是一个基于网页自动生成的仪表盘，它将数据学习流和结果进行了可视化处理，这一功能对于排错和展示都十分有用。

3、 PyTorch

PyTorch是由Facebook发布的一个开源库，用作Python的公用机器学习框架。与Tensorflow相比，PyTorch的语句更加适用于Python。正因此，学习使用PyTorch也更加容易。

作为一个专注于深度学习的库，PyTorch还具有非常丰富的应用程序接口函数和内置函数来协助数据科学家更加快捷地训练自己的深度学习模型。

看完了这篇文章，相信你对Python学习数据模块化中你必须保存的库有了一定的了解，想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

当前题目：Python学习数据模块化中你必须保存的库
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