机器学习是一个广泛而深入的领域，涵盖了多个方面和众多资源。
以下是一些关于机器学习相关资源的概述：
一、机器学习库与框架
1. Python 库
1. NumPy：用于科学计算的 Python 库，提供高性能的多维数
组对象及相关工具。
2. SciPy：基于 NumPy 的一个开源 Python 算法库和数学工具
包，提供数学、科学和工程领域的计算功能。
3. Scikit-Learn：一个开源的 Python 机器学习库，提供了
大量的算法和工具，用于数据挖掘和数据分析。
4. Pandas：一个开源的 Python 数据分析库，提供了快速、
灵活和表达式丰富的数据结构，旨在使“关系”或“标签”数据的处
理工作变得既简单又直观。
5. Keras：一个高层神经网络 API，它可以运行在 TensorFlow、
CNTK 或 Theano 之上，以 TensorFlow 2.x 为后端。
6. TensorFlow：一个开源的机器学习框架，由谷歌开发和
维护，广泛用于研究和生产。
7. Matplotlib：一个 Python 的 2D 绘图库，它生成出版质
量级别的图形。
2. 其他语言库
资源评论
