在Ubuntu中选择Python机器学习库，需结合任务类型和需求：
- 基础/传统机器学习：选scikit-learn，支持分类、回归、聚类等，简单易用，适合中小规模数据集。
- 深度学习：
- TensorFlow：灵活性高，支持分布式训练和GPU加速，适合复杂模型及生产部署。
- PyTorch：动态计算图，适合快速原型设计和研究，社区活跃。
- 特定场景：
- 自然语言处理（NLP）：选Hugging Face Transformers（预训练模型）、spaCy（工业级NLP）。
- 计算机视觉（CV）：选OpenCV（图像处理）、scikit-image（科学计算）。
- 大规模数据/高效训练：选XGBoost/LightGBM（梯度提升框架，支持并行计算）。
安装时建议使用虚拟环境（如venv或conda）隔离依赖，避免冲突。
