Python 可以用来进行多种机器学习任务，包括但不限于以下几类：
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监督学习：使用已有的数据集训练模型，然后用该模型对新数据进行分类、回归或预测。Python 中常用的监督学习库包括 scikit-learn、TensorFlow、Keras 等。
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无监督学习：对没有标签的数据进行聚类、降维或异常检测。Python 中常用的无监督学习库包括 scikit-learn、TensorFlow、Keras 等。
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强化学习：训练智能体在一个环境中根据奖励函数学习做出最佳决策的能力。Python 中常用的强化学习库包括 TensorFlow、Keras、PyTorch 等。
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深度学习：使用神经网络进行分类、回归或预测。Python 中常用的深度学习库包括 TensorFlow、Keras、PyTorch 等。
Python 在机器学习中具有广泛的应用，原因如下：
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Python 具有简洁易读的语法，使得机器学习代码易于编写和理解。
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Python 生态系统中有大量优秀的机器学习库和工具，如 NumPy、Pandas、SciPy、scikit-learn、TensorFlow、Keras 等，可以满足不同场景下的需求。
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Python 具有强大的可视化能力，能够方便地对数据进行可视化分析和展示。
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Python 有大量的机器学习社区和开发者，可以方便地获取技术支持和学习资源。
