常见的机器学习库简介、优点缺点、官方网站、社区网址

常见的机器学习库

不同的机器学习库在机器学习和深度学习的不同场景中各有优势，选择合适的库可以提高开发效率和模型性能。本文作者整理了一些常见的机器学习库，快快收藏吧～

常见机器学习库分类【表格版】

常见机器学习库/平台整理
库/平台	简介	优点	缺点	官网	Github/stackoverflow
Deep Seek	DeepSeek有多款推理模型：DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、多模态模型。DeepSeek-R1是一款高性能的推理大模型	性价比高（MLA架构、DeepSeekMoESparse结构、强化学习驱动）、开源可商用、多模态处理能力、高分辨率图片输入、卓越的自然语言理解和生成能力、推理能力提升。	更新实效性弱、复杂问题处理能力有限、多模态处理仍有提升空间、数据偏见或局限性	Deep Seek	Deep Seek-R1
Scikit-Learn	这是一个用于机器学习的常用库，提供了大量用于分类、回归、聚类等任务的算法。适用于传统机器学习任务，如数据挖掘比赛和简单的数据分析预测	易于上手：提供了一致而简单的API，文档详细，有丰富的示例。 广泛的算法支持：包括分类、回归、聚类、降维等任务 特征工程工具：提供了用于特征选择、特征缩放、特征提取和特征转换的工具。 模型评估和选择：提供交叉验证、网格搜索和性能指标等工具。 开源和社区支持：有一个庞大的用户和开发者社区	深度学习支持有限：更适合传统机器学习，而非深度学习。 不适用于大规模数据集：在处理大规模数据集时可能会受到性能限制。 局限的特性工程：在处理复杂的自然语言处理或计算机视觉问题时可能受限。	Scikit-Learn