史上最全的機器學習資料（上）轉

時間 2019-11-08

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摘要：機器學習牽涉的編程語言十分之廣，包括了MATLAB、Python、Clojure、Ruby等等。爲了讓開發者更加普遍、深刻地瞭解機器學習，雲棲社區組織翻譯了GitHub Awesome Machine Learning 資源，涵蓋24種編程語言的機器學習的框架、庫以及其餘相關資料。php

機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行爲，以獲取新的知識或技能，從新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。機器學習牽涉的編程語言十分之廣，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Clojure、Ruby等等。

爲了讓開發者更加普遍、深刻地瞭解機器學習，雲棲社區組織翻譯了GitHub Awesome Machine Learning 資源，涵蓋24種編程語言的機器學習的框架、庫以及其餘相關資料。

OpenCV -OpenCV自帶C ++、C、Python、Java和MATLAB接口，並支持Windows、Linux、Android版和Mac OS等系統；
DLib -DLib有C ++和Python接口，用於人臉檢測和訓練通用的目標探測器；
EBLearn -Eblearn是一種面向對象的C++庫，可以實現各類機器學習模型；
VIGRA -VIGRA是通用跨平臺的C++計算機視覺和機器學習庫，可以用Python綁定任意維度的體積。

通用機器學習正則表達式

mlpack -可擴展的C++機器學習庫；
DLib -ML工具套件，可以很容易嵌入到其餘應用程序中；
encog-cpp
shark
Vowpal Wabbit (VW) -一個快速的核外（out-of-core ）學習系統；
sofia-ml -快速增量算法套件；
Shogun -Shogun機器學習工具箱；
Caffe -基於清潔度、可讀性和速度考慮而開發的深度學習框架。[深度學習]
CXXNET -另外一個深度學習框架，其核心代碼少於1000行；[深度學習]
XGBoost -一種並行、優化、通用的梯度推動庫；
CUDA -利用C++ / CUDA快速實現卷積；[深度學習]
Stan -一種機率性的編程語言，可以實現Hamiltonian Monte Carlo抽樣的全貝葉斯統計推斷；
BanditLib -一個簡單、有多重保護的Bandit庫；
Timbl ：一個軟件包/ C ++庫，可以實現多種基於內存的學習算法，其中有IB1-IG–k-最近鄰分類的實現、IGTree–IB1-IG的決策樹近似值；經常使用於NLP；
Disrtibuted Machine learning Tool Kit (DMTK) -微軟開發的分佈式機器學習（參數服務器）框架，可以在多臺機器的大型數據集上實現訓練模型，與它捆綁的現有工具包括：LightLDA和分佈式（多傳感）字嵌入；
igraph -通用圖形庫；
Warp-CTC -在CPU和GPU上快速並行地實現鏈接時域分類（Connectionist Temporal Classification，CTC）；
CNTK -微軟研究院開發的計算網絡工具包（CNTK），它做爲一系列計算步驟，經過有向圖來描述神經網絡，是統一的深度學習工具包；
DeepDetect -一個機器學習API，服務器用C++11編寫，它使機器學習的狀態易於工做，並容易集成到現有應用程序；
Fido -一個高度模塊化的C++機器學習庫，用於嵌入式電子產品和機器人中。

天然語言處理算法

MIT Information Extraction Toolkit -C，C ++和Python的工具，用於命名實體識別與關係抽取；
CRF++ -條件隨機域（Conditional Random Fields，CRFs）的開源實現，用於分割/標記序列數據及其餘天然語言處理任務；
CRFsuite -條件隨機域（CRFs）的實現，用於標記序列數據；
BLLIP Parser -BLLIP天然語言解析器（也稱爲Charniak-Johnson解析器）；
colibri-core -是C++庫、命令行工具，和Python綁定用於提取與使用基本的語言結構，例如用快速和高效存儲的方式實現n-grams和skipgrams模型；
ucto -是一種工具和C++庫，基於支持各類語言的編譯器，內含統一字符標準及規則表達式；支持FoLiA格式；
libfolia -支持FoLiA格式的C++庫；
frog -爲Dutch開發的基於內存的NLP套件：POS標籤、歸類分析、依存句法分析、NER、淺層句法分析、形態分析；
MeTA –MeTA : ModErn 語篇分析（ModErn Text Analysis），是一個C++數據科學工具包，便於挖掘大文本數據。

語音識別

Kaldi -Kaldi是用於語音識別的工具包，用C++編寫，由Apache許可證V2.0協議受權，專門給語音識別的研究人員使用。

序列分析

ToPS -這是一種面向對象的框架，便於在用戶定義的字母序列中整合機率模型。

手勢檢測

grt -手勢識別工具包（GRT）是一個跨平臺、開源的C++機器學習庫，用於實時的手勢識別。

Common Lisp

通用機器學習

mgl -神經網絡（玻耳茲曼機，前饋和循環網絡）以及高斯過程；
mgl-gpr -演化算法；
cl-libsvm -LIBSVM支持向量機庫的包裝。

Clojure

天然語言處理

Clojure-openNLP – Clojure中天然語言處理的工具包（openNLP）；
Infections-clj – Clojure和Clojure中相似於Rails的inflection庫。

通用機器學習

Touchstone – Clojure A/B 測試庫；
Clojush – Clojure中的Push程序語言和PushGP遺傳編程系統；
Infer – Clojure中分析和機器學習的工具；
Clj-ML – Clojure中基於Weka及其相關環境的深度學習庫；
Encog – 在Clojure中封裝成Encog (v3) （專門研究神經網絡的機器學習框架）；
Fungp – Clojure中的遺傳編程實例庫；
Statistiker – Clojure中基礎機器學習算法；
clortex -採用Numenta’s Cortical 學習算法的通用機器學習庫；
comportex – 採用Numenta’s Cortical 學習算法的功能組合的機器學習庫。

數據分析/數據可視化

Incanter – Incanter是基於 Clojure，相似R的統計計算與製圖平臺；
PigPen – Clojure中的Map-Reduce；
Envision – 基於Statistiker和D3Clojure 數據可視化庫。

Erlang

通用機器學習

Disco– Erlang中的Map Reduce模型。

Go

天然語言處理

go-porterstemmer – 一個用於實現Porter詞幹提取算法的原生Go語言淨室；
paicehusk – Go語言中用於實現Paice/Husk詞幹提取算法；
snowball – Go語言中的Snowball 詞幹提取器；
go-ngram -內存N-gram索引壓縮。

通用機器學習

Go Learn – Go語言中的機器學習庫；
go-pr – Go語言中的模式識別包；
go-ml – 線性/邏輯迴歸、神經網絡、協同過濾和多元高斯分佈；
bayesian – Go語言中樸素貝葉斯分類庫；
go-galib – Go語言版的遺傳算法庫；
Cloudforest – GO語言中的決策樹集合；
gobrain – GO語言版的神經網絡；
GoNN – GoNN 是用Go語言實現的神經網絡，它包括BPNN、RBF、PCN ；
MXNet – 輕量級、便攜式、靈活的分佈式/深度學習系統，可對動態的、突變數據流調度部署，同時也支持Python、R、Julia、Go、Javascript 等編程語言。

數據分析/數據可視化

go-graph – Go語言圖形庫；
SVGo – Go語言的SVG生成庫；
RF – Go語言的隨機森林庫；

Haskell

通用機器學習

haskell-ml – Haskell 語言實現的各類深度學習算法；
HLearn – 根據代數結構解釋其深度模型的庫；
hnn – Haskell語言的神經網絡庫；
hopfield-networks – Haskell中用於無監督學習的Hopfield網絡；
caffegraph – 一種用於深度神經網絡的領域特定語言（DSL）；
LambdaNet – Haskell中的可配置的神經網絡。

Java

天然語言處理

Cortical.io – 像人腦同樣快速、精確處理複雜的NLP（天然語言處理）操做（如消歧、分類、流文本過濾等操做）的Retina API；
CoreNLP – 斯坦福大學的CoreNLP提供的一系列的天然語言處理工具，該工具能夠根據輸入原始英語文本，給出單詞的基本形式；
Stanford Parser – 一種天然語言分析器，能夠分析語句的語法結構；
Stanford POS Tagger -一個詞性分類器 (POS Tagger）；
Stanford Name Entity Recognizer – Stanford NER是一個Java實現的名稱識別器；
Stanford Word Segmenter – 分詞器，不少NLP工做中都要用到的標準預處理步驟；
Tregex, Tsurgeon and Semgrex – Tregex基於樹關係以及節點匹配的正則表達式，用於在樹狀數據結構中進行模式匹配（名字是「tree regular expressions」的縮寫）；
Stanford Phrasal: 一個基於短語的翻譯系統
Stanford English Tokenizer – Stanford Phrasal 用Java寫成的最新的基於統計短語的機器翻譯系統；
Stanford Tokens Regex – 一個分解器，能夠將文本大體分紅一系列對應於「詞」的符號；
Stanford Temporal Tagger – SUTime是一個用於識別並標準化時間表達式的庫；
Stanford SPIED -在種子集上使用模式，以迭代方式從無標籤文本中進行學習實體；
Stanford Topic Modeling Toolbox – 爲社會科學家及其餘但願分析數據集的人員提供的主題建模工具；
Twitter Text Java – Java實現的推特文本處理庫；
MALLET – 基於Java的統計天然語言處理、文檔分類、聚類、主題建模、信息提取以及其餘機器學習的文本應用包；
OpenNLP – 基於機器學習的天然語言文本處理工具包；
LingPipe – 一個使用計算機語言學文本處理的工具包；
ClearTK – 在Java中ClearTK爲開發統計語言處理組件提供了一個框架，該框架是基於Apache UIMA；
Apache cTAKES – Apache cTAKES是一個開源天然語言處理系統，用於從臨牀電子病歷的自由文本中提取信息；
ClearNLP – ClearNLP工程爲天然語言處理提供了軟件和資源提供了。該項目最先在計算機癒合和教育研究中心啓動，目前由Emory 大學的語言和信息研究中心繼續開發。該項目遵循Apache 2 license。

通用機器學習

aerosolve – 是由Airbnb設計的訂價建議系統的機器學習庫；
Datumbox -應對機器學習和統計應用快速發展的機器學習框架；
ELKI – 用於數據挖掘的Java工具包(無監督：聚類、異常檢測等等)；
Encog – 一種先進的神經網絡和機器學習框架。 Encog包含用於建立各種網絡的類，同時也支持爲神經網絡規範和處理數據的類。它的訓練採用多線程彈性傳播。它也能使用GPU加快處理時間。提供了圖形化界面來幫助建模和訓練神經網絡。
EvA2 – 包含遺傳算法、差分進化、協方差自適應進化策略等等的進化算法框架；
FlinkML in Apache Flink – Flink中的分佈式機器學習庫；
H2O – 深度學習引擎，支持在Hadoop、Spark 或者經過R、Python、Scala 、REST/JSONML 的APIs連到的筆記本上進行分佈式學習；
htm.java – 採用Numenta Cortical 學習算法的通用機器學習庫；
java-deeplearning – Java、Clojure、Scala的分佈式深度學習平臺；
JAVA-ML – 包含全部Java算法的通用接口的通用深度學習庫；
JSAT – 用於分類、迴歸、聚類的機器學習算法集合；
Mahout – 分佈式的機器學習庫；
Meka – MEKA提供了一個面向多標籤學習和評價方法的開源實現（擴展成Weka）；
MLlib in Apache Spark – Spark中的分佈式機器學習程序庫；
Neuroph – Neuroph 是輕量級的Java神經網絡框架；
ORYX – 採用Apache Spark和Apache Kafka的Lambda 結構框架，專門用於實時大規模機器學習；
Samoa – SAMOA 是一個包含用於分佈式機器學習數據流的框架，同時爲數據流流入不一樣的流處理平臺提供了接口；
RankLib – RankLib是一個排序學習算法庫；
rapaio – Java中用於統計、數據挖掘和機器學習的工具箱；
RapidMiner – RapidMiner integration into Java code
Stanford Classifier – 斯坦福大學分類器是一種機器學習工具，它能夠將數據項歸置不一樣的類別中；
SmileMiner – 統計機器智能與學習引擎；
SystemML – 靈活、可擴展的機器學習語言；
WalnutiQ – 人腦部分面向對象模型；
Weka – Weka是數據挖掘方面的機器學習算法集。

語音識別

CMU Sphinx – CMU Sphinx 是基於Java 語音識別庫，用於純語音識別開源工具包。

數據分析/數據可視化

Flink – Apache Flink是一個面向分佈式數據流處理和批量數據處理的開源計算平臺；
Hadoop – 大數據分析平臺；
Spark – Spark是一個快速通用的大規模數據處理引擎；
Storm – Storm是一個分佈式實時計算系統；
Impala – 爲Hadoop實現實時查詢
DataMelt – 用於數字計算、統計、符號計算、數據分析和數據可視化的數學軟件；
Dr. Michael Thomas Flanagan’s Java Scientific Library

深度學習

Deeplearning4j – 採用並行GPU的商用可擴展深度學習庫。

數 Javascript

天然語言處理

Twitter-text – Twitter文本處理庫中使用JavaScript的實現；
NLP.js – 使用JavaScript和CoffeeScript的NLP實用工具；
natural – 用於節點的通用天然語言工具；
Knwl.js – JS中的天然語言處理器；
Retext -用於分析和處理天然語言的可擴展系統；
TextProcessing -情感分析，詞幹和詞形還原，部分詞性標註和組塊，短語提取和命名實體識別；
NLP Compromise – 瀏覽器中的天然語言處理。

數據分析/數據可視化

D3.js
High Charts
NVD3.js
dc.js
chartjs
dimple
amCharts
D3xter –直接創建在D3上的繪圖；
statkit – JavaScript的統計工具；
datakit – JavaScript的輕量級數據分析框架；
science.js – JavaScript中的科學統計計算；
Z3d – 在Three.js上輕鬆地繪製交互式3D圖；
Sigma.js – JavaScript庫，專門用於圖形繪製；
C3.js – 基於D3.js的定製庫，可以輕鬆繪製圖表；
ZingChart – Vanilla JS編寫的庫，用於大數據可視化；
cheminfo – 數據可視化和分析的平臺，使用可視化項目。

通用機器學習

Convnet.js – ConvNetJS是一個JavaScript庫，用於訓練深度學習模型[深度學習]；
Clusterfck – 爲Node.js和瀏覽器，用Javascript實現的凝聚層次聚類；
Clustering.js – Javascript爲Node.js和瀏覽器實現的聚類算法；
Decision Trees -使用ID3算法實現NodeJS決策樹；
figue – K-均值、模糊C均值和凝聚聚類；
Node-fann -Node.js綁定的快速人工神經網絡庫（Fast Artificial Neural Network Library，FANN）；
Kmeans.js – K-均值算法用JavaScript的簡單實現，用於Node.js和瀏覽器；
LDA.js – Node.js的LDA主題建模；
Learning.js –用Javascript實現邏輯迴歸/ c4.5決策樹；
Machine Learning – Node.js的機器學習庫；
Node-SVM – Node.js的支持向量機；
Brain – JavaScript中的神經網絡[已棄用]；
Bayesian-Bandit – Node和瀏覽器的貝葉斯實現；
Synaptic – 用於Node.js和瀏覽器的無架構神經網絡庫；
kNear – JavaScript實現的k個最近鄰算法，用於監督學習；
NeuralN – Node.js的C++神經網絡庫，其優勢是有大量的數據集和多線程訓練；
kalman – Javascript的卡爾曼濾波器；
shaman – Node.js庫，同時支持簡單和多元的線性迴歸；
ml.js –用於Node.js和瀏覽器的機器學習和數值分析工具；
Pavlov.js -利用馬爾可夫決策過程強化學習；
MXNet – 輕量級、便攜式、靈活的分佈式/深度學習系統，可對動態的、突變數據流調度部署，同時也支持Python、R、Julia、Go、Javascript 等編程語言。

其它

sylvester – 用於JavaScript的向量和矩陣數學；
simple-statistics – 描述，迴歸和推斷統計的JavaScript實現；用文字實現的JavaScript，沒有依賴性，能在全部現代瀏覽器（包括IE）以及在node.js中工做；
regression-js – JavaScript庫，包含小二乘法擬合方法的集合，用於尋找數據集的趨勢；
Lyric -線性迴歸庫；
GreatCircle – 計算大圓距的庫。

Julia

通用機器學習

MachineLearning – Julia機器學習庫；
MLBase -一組支持機器學習算法的發展的函數；
PGM – 一個機率圖模型的Julia框架；
DA – 正則判別分析的Julia組件；
Regression – 迴歸分析算法（例如線性迴歸和邏輯迴歸）；
Local Regression -局部迴歸，超級流暢！
Naive Bayes – Julia樸素貝葉斯方法的簡單實現；
Mixed Models – 用於裝配（統計）混合效應模型的Julia組件；
Simple MCMC – Julia實現基本的MCMC採樣；
Distance – Julia距離評估模塊；
Decision Tree -決策樹分類和迴歸；
Neural – Julia神經網絡；
MCMC – Julia 的MCMC工具；
Mamba – Julia中馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）的貝葉斯分析；
GLM – Julia的廣義線性模型。
Online Learning
GLMNet – GMLNet的Julia包裝版，適合套索/彈性網模型；
Clustering -集羣數據的基本功能：K-均值，DP-均值等；
SVM – Julia適用的SVM；
Kernal Density – Julia的核密度估計量；
Dimensionality Reduction -降維方法；
NMF – 非負矩陣分解的Julia包；
ANN – Julia人工神經網絡；
Mocha – 受Caffe啓發，Julia的深度學習框架；
XGBoost – Julia中的eXtreme Gradient Boosting 包；
ManifoldLearning – 用於流形學習和非線性降維的Julia組件；
MXNet – 輕量級、便攜式、靈活的分佈式/深度學習系統，可對動態的、突變數據流調度部署，同時也支持Python、R、Julia、Go、Javascript 等編程語言。
Merlin – Julia靈活的深度學習框架。