请分享一下Python编程语言在机器学习中的应用案例，分成两个段落来描述，每个段落不少于100字。
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Python编程语言在机器学习中的应用广泛而深入。首先，Python凭借其丰富的库和框架，如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch，成为了机器学习的首选语言。这些库提供了从数据预处理、模型训练到评估的完整工具链，极大地简化了机器学习任务的复杂性。例如，Scikit-learn提供了大量的算法实现，包括分类、回归和聚类等，使得开发者可以快速构建和测试模型。此外，Python的易读性和丰富的社区支持也使其在数据科学和机器学习领域占据了重要位置。

其次，Python在深度学习和自然语言处理（NLP）方面也有显著应用。通过TensorFlow和PyTorch，开发者可以轻松实现复杂的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。在NLP领域，Python库如NLTK和spaCy提供了强大的文本处理工具，使得从文本数据中提取信息变得更加容易。例如，使用spaCy可以快速进行分词、词性标注和实体识别等任务，为后续的文本分析和模型训练提供了坚实的基础。
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