请列举出使用Python语言编写的五个常用机器学习库，并简单说明它们的主要用途和应用场景。
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以下是五个常用机器学习库，以及它们的主要用途和应用场景：

1. **scikit-learn**
   - **主要用途**: 提供了各种机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、降维等。
   - **应用场景**: 适用于数据挖掘和数据分析，广泛应用于学术研究和工业界。

2. **TensorFlow**
   - **主要用途**: 一个开源的深度学习框架，适用于构建和训练神经网络。
   - **应用场景**: 主要用于深度学习和人工智能领域，如图像识别、自然语言处理等。

3. **PyTorch**
   - **主要用途**: 另一个流行的深度学习框架，以其动态计算图和易于使用的API著称。
   - **应用场景**: 适用于研究和新算法的快速原型设计，广泛应用于学术界和工业界。

4. **Keras**
   - **主要用途**: 提供高层神经网络API，使得构建和训练深度学习模型更加简单。
   - **应用场景**: 主要用于快速实验和原型开发，适用于初学者和中级开发者。

5. **Pandas**
   - **主要用途**: 提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。
   - **应用场景**: 广泛应用于数据预处理和分析，适用于数据科学和机器学习的所有阶段。
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