国外程序员整理的机器学习资源大全

Posted jlaij

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了国外程序员整理的机器学习资源大全相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。

C++

计算机视觉

  • CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库
  • OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, android and Mac OS操作系统。

通用机器学习

Closure

通用机器学习

Go

自然语言处理

  • go-porterstemmer—一个Porter词干提取算法的原生Go语言净室实现
  • paicehusk—Paice/Husk词干提取算法的Go语言实现
  • snowball—Go语言版的Snowball词干提取器

通用机器学习

  • Go Learn— Go语言机器学习库
  • go-pr —Go语言机器学习包.
  • bayesian—Go语言朴素贝叶斯分类库。
  • go-galib—Go语言遗传算法库。


数据分析/数据可视化

  • go-graph—Go语言图形库。
  • SVGo—Go语言的SVG生成库。

Java

自然语言处理

  • CoreNLP—斯坦福大学的CoreNLP提供一系列的自然语言处理工具，输入原始英语文本，可以给出单词的基本形式（下面Stanford开头的几个工具都包含其中）。
  • Stanford Parser—一个自然语言解析器。
  • Stanford POS Tagger —一个词性分类器。
  • Stanford Name Entity Recognizer—Java实现的名称识别器
  • Stanford Word Segmenter—分词器，很多NLP工作中都要用到的标准预处理步骤。
  • Tregex, Tsurgeon and Semgrex —用来在树状数据结构中进行模式匹配，基于树关系以及节点匹配的正则表达式（名字是“tree regular expressions”的缩写）。
  • Stanford Phrasal:最新的基于统计短语的机器翻译系统，java编写
  • Stanford Tokens Regex—用以定义文本模式的框架。
  • Stanford Temporal Tagger—SUTime是一个识别并标准化时间表达式的库。
  • Stanford SPIED—在种子集上使用模式，以迭代方式从无标签文本中学习字符实体
  • Stanford Topic Modeling Toolbox —为社会科学家及其他希望分析数据集的人员提供的主题建模工具。
  • Twitter Text Java—Java实现的推特文本处理库
  • MALLET -—基于Java的统计自然语言处理、文档分类、聚类、主题建模、信息提取以及其他机器学习文本应用包。
  • OpenNLP—处理自然语言文本的机器学习工具包。
  • LingPipe —使用计算机语言学处理文本的工具包。


通用机器学习

  • MLlib in Apache Spark—Spark中的分布式机器学习程序库
  • Mahout —分布式的机器学习库
  • Stanford Classifier —斯坦福大学的分类器
  • Weka—Weka是数据挖掘方面的机器学习算法集。
  • ORYX—提供一个简单的大规模实时机器学习/预测分析基础架构。

数据分析/数据可视化

  • Hadoop—大数据分析平台
  • Spark—快速通用的大规模数据处理引擎。
  • Impala —为Hadoop实现实时查询

javascript

自然语言处理

  • Twitter-text-js —JavaScript实现的推特文本处理库
  • NLP.js —javascript及coffeescript编写的NLP工具
  • natural—Node下的通用NLP工具
  • Knwl.js—JS编写的自然语言处理器

数据分析/数据可视化


通用机器学习

  • Convnet.js—训练深度学习模型的JavaScript库。
  • Clustering.js—用JavaScript实现的聚类算法，供Node.js及浏览器使用。
  • Decision Trees—Node.js实现的决策树，使用ID3算法。
  • Node-fann —Node.js下的快速人工神经网络库。
  • Kmeans.js—k-means算法的简单Javascript实现，供Node.js及浏览器使用。
  • LDA.js —供Node.js用的LDA主题建模工具。
  • Learning.js—逻辑回归/c4.5决策树的JavaScript实现
  • Machine Learning—Node.js的机器学习库。
  • Node-SVM—Node.js的支持向量机
  • Brain —JavaScript实现的神经网络
  • Bayesian-Bandit —贝叶斯强盗算法的实现，供Node.js及浏览器使用。

Julia

通用机器学习

  • PGM—Julia实现的概率图模型框架。
  • DA—Julia实现的正则化判别分析包。
  • Regression—回归分析算法包（如线性回归和逻辑回归）。
  • Local Regression —局部回归，非常平滑！
  • Naive Bayes —朴素贝叶斯的简单Julia实现
  • Mixed Models —（统计）混合效应模型的Julia包
  • Simple MCMC —Julia实现的基本mcmc采样器
  • Distance—Julia实现的距离评估模块
  • Decision Tree —决策树分类器及回归分析器
  • Neural —Julia实现的神经网络
  • MCMC —Julia下的MCMC工具
  • GLM —Julia写的广义线性模型包
  • Online Learning
  • GLMNet —GMLNet的Julia包装版，适合套索/弹性网模型。
  • Clustering—数据聚类的基本函数：k-means, dp-means等。
  • SVM—Julia下的支持向量机。
  • Kernal Density—Julia下的核密度估计器
  • Dimensionality Reduction—降维算法
  • NMF —Julia下的非负矩阵分解包
  • ANN—Julia实现的神经网络

自然语言处理

数据分析/数据可视化

杂项/演示文稿

Lua


通用机器学习

  • Torch7
    • cephes —Cephes数学函数库，包装成Torch可用形式。提供并包装了超过180个特殊的数学函数，由Stephen L. Moshier开发，是SciPy的核心，应用于很多场合。
    • graph —供Torch使用的图形包。
    • randomkit—从Numpy提取的随机数生成包，包装成Torch可用形式。
    • signal —Torch-7可用的信号处理工具包，可进行FFT, DCT, Hilbert, cepstrums, stft等变换。
    • nn —Torch可用的神经网络包。
    • nngraph —为nn库提供图形计算能力。
    • nnx—一个不稳定实验性的包，扩展Torch内置的nn库。
    • optim—Torch可用的优化算法库，包括 SGD, Adagrad, 共轭梯度算法, LBFGS, RProp等算法。
    • unsup—Torch下的非监督学习包。提供的模块与nn(LinearPsd, ConvPsd, AutoEncoder, …)及独立算法 (k-means, PCA)等兼容。
    • manifold—操作流形的包。
    • svm—Torch的支持向量机库。
    • lbfgs—将liblbfgs包装为FFI接口。
    • vowpalwabbit —老版的vowpalwabbit对torch的接口。
    • OpenGM—OpenGM是C++编写的图形建模及推断库，该binding可以用Lua以简单的方式描述图形，然后用OpenGM优化。
    • sphagetti —MichaelMathieu为torch7编写的稀疏线性模块。
    • LuaSHKit —将局部敏感哈希库SHKit包装成lua可用形式。
    • kernel smoothing —KNN、核权平均以及局部线性回归平滑器
    • cutorch—torch的CUDA后端实现
    • cunn —torch的CUDA神经网络实现。
    • imgraph—torch的图像/图形库，提供从图像创建图形、分割、建立树、又转化回图像的例程
    • videograph—torch的视频/图形库，提供从视频创建图形、分割、建立树、又转化回视频的例程
    • saliency —积分图像的代码和工具，用来从快速积分直方图中寻找兴趣点。
    • stitch —使用hugin拼合图像并将其生成视频序列。
    • sfm—运动场景束调整/结构包
    • fex —torch的特征提取包，提供SIFT和dSIFT模块。
    • OverFeat—当前最高水准的通用密度特征提取器。
  • Numeric Lua
  • Lunatic Python
  • SciLua
  • Lua – Numerical Algorithms
  • Lunum

演示及脚本