在 2021 年，Python 在机器学习领域的应用愈发广泛，众多优秀的 ML 库不断涌现。今天，就为大家汇总 2021 年 Python 十佳 ML 库，其中更有国产选手在 GitHub 半年斩获 5k+star。

不得不提的是 TensorFlow。作为深度学习领域的重要框架，它拥有强大的计算能力和丰富的模型库，被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

Scikit-learn 则是机器学习中的经典库，提供了众多实用的算法和工具，如分类、回归、聚类等，对于初学者和经验丰富的开发者都十分友好。

PyTorch 近年来发展迅猛，其灵活的动态图机制和简洁的 API 设计，使得模型的构建和调试更加高效。

Keras 作为高级神经网络 API，能够在 TensorFlow 等后端上运行，为开发者提供了便捷的模型构建方式。

XGBoost 是一款强大的梯度提升树库，在数据竞赛和实际应用中表现出色，具有高效、准确的特点。

LightGBM 也是一款优秀的梯度提升框架，相比 XGBoost 在速度和内存使用上有一定优势。

CatBoost 则在处理类别型特征方面独具优势，能够自动处理高基数类别特征。

国产库中的杰出代表是某个国产库（此处可具体指出库的名称），它在 GitHub 上短短半年就斩获 5k+star。这个库具有独特的创新点和高效的性能，为国内机器学习领域争得了荣誉。

另外，FastAI 提供了简洁易用的深度学习接口，帮助开发者快速上手。

最后，MXNet 也是一个性能优异的深度学习框架，支持多种语言和硬件平台。

2021 年 Python 的这些十佳 ML 库为机器学习的发展提供了强大的支持，无论是研究还是实际应用，都为开发者们带来了更多的选择和便利。相信在未来，它们还将不断完善和创新，推动机器学习领域取得更多的突破。