總結了一些常用的工具：

• Numpy?| 必用的科學計算基礎包，底層由C實現，計算速度快。
• Pandas?| 提供了高性能、易用的數據結構及數據分析工具。

• seaborn?| 數據可視化

• NLTK?| 自然語言工具包，集成了很多自然語言相關的算法和資源。
• Stanford CoreNLP?| Stanford的自然語言工具包，可以通過NLTK調用。
• Gensim?| 主題模型工具包，可用于訓練詞向量，讀取預訓練好的詞向量。
• scikit-learn?| 機器學習Python包 ，包含了大部分的機器學習算法。
• XGBoost／LightGBM?| Gradient Boosting 算法的兩種實現框架。
• PyTorch／TensorFlow／Keras?| 常用的深度學習框架。
• StackNet?| 準備好特征之后，可以直接使用的Stacking工具包。
• Hyperopt?| 通用的優化框架，可用于調參。

轉載https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/81626808

總結

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