学习机器学习有哪些好工具推荐呢？
Posted 程序猿
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了学习机器学习有哪些好工具推荐呢？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
问题：请问学习机器学习有哪些好工具推荐呢？
回答者：肖智博，做过几个项目
竟然没有人提scikit.learn ！！！！！！！！！！
震惊过后好好说话吧，其实语言什么的都不是主要的。
首先推荐一个大而全的网站 http://mloss.org，这个网站搜集了非常多的机器学习包，几乎涵盖了你听过的所有语言。
如果你是用python的话，那么numpy, scipy, matplotlib是基础的，然后就是大名鼎鼎的scikit.learn了。最近pandas也很火，可以提供类似R中dataframe的数据结构，pandas的作者 最近出版了一本书 Python for Data Analysis。
如果你想追求速度，那么可以考虑Cython和PyPy。
Anyhow，Python是一门很灵活的语言，很多基于C和C++的包也提供了python接口（比如shogun）
回答者：林淼，应用架构师
我是主推Python系的机器学习工具链的。主要的理由是：
1.现在的研究热点大都用Python实现。
2.Python可以编译到C(通过Cython)，所以可以很好的保护源码。相对于Java的混淆字节码来说，编译到C之后的Python源码几乎不可能被分析。
3.Python是免费的，虽然用起来比matlab要麻烦。但是有开源社区的支持，包括最近公布的numbapro可以把Python JIT到CUDA/GPU平台运行。极大的简化了性能优化的工作。
4.Python在Linux集群上可以跑，但是matlab貌似是不行的。
回答者：李殷皓，还没有入门的数据狗
统计学出身的话，推荐R，免费开源，包数量多，社区强大。有本书叫mahine learning for hackers用的就是R。
回答者：zywang，Software Engineer
上面说的都是一些应用起来比较方便的工具，并不适合所有的初学者。如果你的目的是应用现成的工具，那还可以。如是你需要进一步了解算法，以后可能会定制适合自己的问题的算法，那就要找一些简单的开源软件，看一下别人是什么实现一个算法的。
回答者：马泽锋，做一名具有硅谷气质的工程师
一站式解决方案
好评：scikit-learn, weka
差评：mahout，不解释
平常做调研用的一些工具
推荐系统：svd-feature
分类/回归问题：liblinear, libsvm
liblinear适用于大数据集，注重训练效率，不支持kernel trick。
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