作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
近年来，人工智能领域也发生了翻天覆地的变化。传统的人工智能技术，如统计建模、机器学习、数据挖掘等方法已无法适应快速发展的互联网信息爆炸带来的海量数据。为了解决这个问题，各行各业都投入了大量资源和时间开发出了更加有效、高效的AI模型。其中Python语言具有良好的生态系统，并且拥有庞大的机器学习库和深厚的科研实力，可以方便的应用于数据科学、自然语言处理、图像识别、音频处理、推荐系统、强化学习等领域。因此，基于Python开发的机器学习框架成为许多AI从业者的首选。本文将会对Python机器学习框架进行详细的介绍，包括TensorFlow、Keras、PyTorch、scikit-learn、Apache MXNet等。文章还会介绍一些其他的开源机器学习框架，例如Spark MLlib、Apache SystemML等。
1.背景介绍
什么是机器学习？为什么要使用机器学习？如何实现机器学习？Python作为一个易学、灵活、开源、社区活跃、深度学习能力强的编程语言，正在迅速崛起成为机器学习领域的必备语言。目前，在Python中，有很多流行的机器学习框架，包括TensorFlow、Keras、PyTorch、Scikit-learn、MXNet等。下面我们会逐个介绍这些框架的特点、优势及使用场景。
2.基本概念术语说明
1）什么是机器学习？ 机器学习（英语：Machine Learning），也被称为模式识别或人工智能，是人工智能研究领域中的一门新的学科。它是利用计算机编程的方法从数据中提取知识，并应用到自动推理或决策当中，促进智能行为的自我学习过程。
2）为什么要使用机器学习&