机器学习框架是用于构建和运行机器学习算法的软件框架，它们提供了一组定义好的函数和类，以便快速开发、实现和评估机器学习算法。

机器学习框架使得研究人员和开发人员能够更加专注于解决问题本身，而不是再造一个“轮子”，编写大量的底层代码。常用的技术框架包括以下几种：

1、TensorFlow

TensorFlow是Google开发的开源框架，用于构建各种类型的机器学习模型，包括深度学习模型。它支持分布式计算，能够在不同硬件上高效运行，并且有一个强大的社区来提供支持和开发新的功能。

2、PyTorch

PyTorch是Facebook开发的开源框架，它强调易用性和灵活性，使得建立和训练模型更加简单。PyTorch支持动态计算图，具有高效的GPU加速功能，并且也有一个活跃的社区来支持其发展。

3、Keras

Keras是一个高层次的深度学习框架，它支持多种后端，如TensorFlow、Theano和CNTK。Keras的目的是为了方便快速地构建和训练深度学习模型，它提供了易于使用的API和高度模块化的组件，使得开发人员可以轻松地构建自己的模型。

4、scikit-learn

scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，它提供了一系列用于分类、回归、聚类等任务的算法和工具。scikit-learn的API是面向对象的，并提供了高效的计算和内存管理，使得它在各种数据集和任务中都表现良好。

5、Apache Spark

Apache Spark是一个用于大数据处理的开源框架，它提供了一个统一的接口，可以处理各种数据源（如文本、CSV、JSON、Hive等），以及使用机器学习算法对数据进行建模和分析。Spark还提供了基于RDD和DataFrame两种类型的API，以及MLlib库来支持常见的机器学习算法。

以上是例举的一些关于机器学习的常用框架，实际这个领域还在不断地飞速发展，我们需要紧跟发展动态。