摘要
机器学习作为人工智能领域的核心驱动力，近年来取得了显著的进展，并广泛应用于各个领域。
Scikit-learn和CNTK作为两种流行的机器学习框架，为研究者和开发者提供了强大的工具和算法支持。
本文首先概述了机器学习、Scikit-learn和CNTK的基本概念，并阐述了本研究的目的和意义。
接着，深入探讨了Scikit-learn和CNTK的框架结构、算法原理、模型训练与评估方法，并结合具体案例分析了其应用。
此外，本文还对Scikit-learn和CNTK进行了比较研究，分析了其优缺点和适用场景。
最后，展望了Scikit-learn和CNTK在未来的发展趋势，并总结了本研究的结论。
关键词：机器学习；Scikit-learn；CNTK；深度学习；框架
机器学习作为人工智能的核心，近年来取得了突破性进展。
其应用范围涵盖图像识别、自然语言处理、数据挖掘等诸多领域。
机器学习算法的有效性离不开强大的框架支持。
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