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Python标准库定义：Python语言自带模块集合，无需额外安装。覆盖内置函数、数据类型、异常处理。导入机制：使用import语句加载模块。模块分类：文本处理（re、string）、数学计算（math、random）、文件访问（os、io）、数据持久化（pickle）。
Scikit-Learn定义：Python机器学习库。功能：分类算法（SVM、决策树）、回归分析、聚类方法（K-means）、特征选择。数据结构：基于SciPy数组。API设计：fit()、predict()方法一致性。数据预处理：停用词过滤、TF-IDF计算。数据集模块：提供MNIST等基准数据加载。
Statsmodels定义：统计模型库。功能：线性模型拟合、预测性分析、假设检验。数据结构：支持NumPy数组、Pandas Dataframe。
PyMC定义：贝叶斯分析工具。功能：贝叶斯模型构建、统计分布模拟、收敛诊断。
TensorFlow定义：深度学习框架。功能：神经网络构建（卷积层、循环层）、分布式训练支持。硬件加速：兼容GPU、TPU。数据格式：Tensor对象处理。
NLTK定义：自然语言处理库。功能：文本分词、词性标注、命名实体识别。数据结构：语料库加载。
Scikit-Learn与TensorFlow对比：训练时间数据：Scikit-Learn中等，TensorFlow优化。准确率数据：MNIST数据集分类准确率超90%。内存消耗：Scikit-Learn中等，TensorFlow高效。
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09小时前
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