随着时间的推移，机器学习基础概念变得更加清晰，从而促进了 Python 等编程语言的发展。
机器学习中实现的Python库如下。
1. NumPy
这个 Python 库用于矩阵处理和 顶级电子邮件列表 多维数组。它尤其适用于傅里叶变换、线性代数和其他随机数处理。
2. SciPy
SciPy 包含用于线性代数、优化、统计和积分的各种模块。。
3. Skikit-Learn
这是经典机器学习算法最常用的库之一。它建立在 SciPy 和 NumPy 之上，支持无监督和监督机器学习算法。对于刚开始学习机器学习基础知识的用户来说，这是一个很棒的工具。
4. Theano
机器学习库的普遍用途是：高效地定义、评估和 可预测收入的更新销售发展方法 优化涉及多维数组的数学表达式。
5. TensorFlow
这是一个用于高性能数值计算的开源库。它用于运行和定义涉及张量的计算。
6. Keras
该神经网络 API 是高级的，可以在 CNTK、TensorFlow 以及 Theano 上运行。人们喜欢这个库的主要原因之一是它允许快速轻松地进行原型设计。
7. PyTorch
这是一个基于 Torch 的开源 中国电话号码机器学习库，支持自然语言处理、计算机视觉和其他机器学习应用程序和程序。
8.熊猫
这个 Python 库主要用于数据分析。它为用户提供了组合、搜索和过滤数据的内置方法。
9. Matplotlib
这个 ML Python 库因其数据可视化功能而广受欢迎。通过它，你可以获得用于数据可视化的图表和图形，例如误差图、直方图、条形图等。
机器学习的关键要素
在学习机器学习基础知识时，你必须了解每个机器学习算法的三个主要组成部分。这些组成部分如下所示。
1. 代表权
这就是知识的表示方式。例如，规则集、决策树、神经网络、实例、图模型、模型集成、支持向量机等等。