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walidhabib798

它用途广泛，是最好的机器学习框架之一。 它包含广泛的功能和广泛的编程、神经网络、分类和回归模型库。 机器学习框架-1 特征： 基于JavaScript 开源并拥有广泛的 API 在 CPU 和 GPU 上运行 非常社区的支持。 可以通过脚本标签或通过 npm 安装来使用。 TensorFlow是 由 Google Brain 开发的 多功能且强大的 机器学习框架。


具有神经网络、分类和回归模型的广泛功能，是开源的，支持 CPU 和 GPU，并享有强 巴西电话号码数据 大的 社区支持。 它因其在 机器学习 和 深度学习应用程序中的流行和广泛采用而在ML 框架中脱颖而出 。 2) Sci-Kit 学习 Scikit-learn 机器学习 附带了一个广泛的 Python 编程语言库。 它被认为是最好的机器学习框架，因为它支持 Python 中的开发工作，并支持设计用于分类、聚类、预处理、回归、降维和模型选择的算法和模型。




这个机器学习框架能够提取文本和图像，还可以测试新的、未见过的数据的模型的准确性。 机器学习框架-2 特征： 与 Python 配合良好 - 初学者友好 数据挖掘和数据分析的顶级框架 -允许开发人员更改算法的任何预设参数。 非常适合无监督和管理计算。 开源且免费 Scikit-learn 是 Python 的顶级 机器学习框架 ，提供多功能库。它擅长数据挖掘和分析，支持分类、聚类和回归等任务。