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主流的开源机器学习框架包括：

1. TensorFlow：由Google开发和维护的深度学习框架，广泛用于生产环境和研究。支持多种平台，并具有丰富的工具和库支持。

2. PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，以其动态计算图和易于调试的特性受到研究人员的喜爱。它也逐渐被广泛应用于工业界。

3. Scikit-learn：基于Python的机器学习库，适用于各种传统机器学习算法，如回归、分类和聚类。它简单易用，适合入门和中等复杂度的项目。

4. Keras：一个高层次的神经网络API，最初由Francois Chollet开发。它可以与TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit等后端一起使用，简化了深度学习模型的构建和训练过程。

5. XGBoost：用于提升树（Boosted Trees）模型的库，特别适用于处理结构化数据。它在许多数据科学竞赛中表现优异。

6. LightGBM：由微软开发的梯度提升框架，专注于速度和高效性，适合处理大规模数据集。

7. CatBoost：由Yandex开发的梯度提升库，特别擅长处理类别特征，具有出色的性能和易用性。

这些框架各有特点，适用于不同类型的机器学习任务和应用场景。