Python在機器學習和深度學習領域有著廣泛的應用，以下是一些主要的應用場景：
數據預處理：使用Pandas庫進行數據清洗和轉換，例如讀取CSV文件、處理缺失值、數據標準化等。
特征工程：使用Scikit-learn庫進行特征選擇和降維，例如使用SelectKBest進行特征選擇，使用PCA進行降維。
模型訓練與評估：使用Scikit-learn庫中的算法進行模型訓練和評估，例如邏輯回歸、支持向量機等。
深度學習：使用TensorFlow或PyTorch庫構建神經網絡模型，例如使用Sequential模型構建多層感知機。
自然語言處理：使用NLTK和spaCy庫進行文本分析、語言分類等任務。
計算機視覺：使用OpenCV和PIL庫進行圖像處理和視覺識別任務。
強化學習：使用Gym框架進行強化學習算法的測試和比較。
模型部署：使用Flask或Django框架將機器學習模型部署為Web應用。
自動化和集成：結合RPA技術實現業務流程的自動化。
工具和環境：使用Jupyter Notebook進行交互式編程，使用Anaconda進行數據科學平臺的管理。
這些應用場景展示了Python在機器學習領域的多樣性和強大功能，無論是從數據處理到模型部署，Python都提供了豐富的工具和解決方案。
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