28款GitHub最流行的开源机器学习项目

现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等方面。
云栖社区特意翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目，以供开发者参考使用。

1. TensorFlow

TensorFlow 是谷歌发布的第二代机器学习系统。据谷歌宣称，在部分基准测试中，TensorFlow的处理速度比第一代的DistBelief加快了2倍之多。
具体的讲，TensorFlow是一个利用数据流图（Data Flow Graphs）进行数值计算的开源软件库：图中的节点（ Nodes）代表数学运算操作，同时图中的边（Edges）表示节点之间相互流通的多维数组，即张量（Tensors）。这种灵活的架构可以让使用者在多样化的将计算部署在台式机、服务器或者移动设备的一个或多个CPU上，而且无需重写代码；同时任一基于梯度的机器学习算法均可够借鉴TensorFlow的自动分化（Auto-differentiation）；此外通过灵活的Python接口，要在TensorFlow中表达想法也变得更为简单。
TensorFlow最初由Google Brain小组（该小组隶属于Google’s Machine Intelligence研究机构）的研究员和工程师开发出来的，开发目的是用于进行机器学习和深度神经网络的研究。但该系统的通用性足以使其广泛用于其他计算领域。
目前Google 内部已在大量使用 AI 技术，包括 Google App 的语音识别、Gmail 的自动回复功能、Google Photos 的图片搜索等都在使用 TensorFlow 。
开发语言：C++
许可协议：Apache License 2.0
GitHub项目地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow

2. Scikit-Learn

Scikit-Learn是用于机器学习的Python 模块，它建立在SciPy之上。该项目由David Cournapeau 于2007年创立，当时项目名为Google Summer of Code，自此之后，众多志愿者都为此做出了贡献。
主要特点：

操作简单、高效的数据挖掘和数据分析
无访问限制，在任何情况下可重新使用
建立在NumPy、SciPy 和 matplotlib基础上

Scikit-Learn的基本功能主要被分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理，具体可以参考官方网站上的文档。经过测试，Scikit-Learn可在 Python 2.6、Python 2.7 和 Python 3.5上运行。除此之外，它也应该可在Python 3.3和Python 3.4上运行。
注：Scikit-Learn以前被称为Scikits.Learn。
开发语言：Python
许可协议:3-Clause BSD license
GitHub项目地址: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

3.Caffe

Caffe 是由神经网络中的表达式、速度、及模块化产生的深度学习框架。后来它通过伯克利视觉与学习中心（(BVLC）和社区参与者的贡献，得以发展形成了以一个伯克利主导，然后加之Github和Caffe-users邮件所组成的一个比较松散和自由的社区。
Caffe是一个基于C++/CUDA架构框架，开发者能够利用它自由的组织网络，目前支持卷积神经网络和全连接神经网络（人工神经网络）。在Linux上，C++可以通过命令行来操作接口，对于MATLAB、Python也有专门的接口，运算上支持CPU和GPU直接无缝切换。

Caffe的特点

易用性：Caffe的模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出， Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便快速使用；
速度快：能够运行最棒的模型与海量的数据；
Caffe可与cuDNN结合使用，可用于测试AlexNet模型，在K40上处理一张图片只需要1.17ms；
模块化：便于扩展到新的任务和设置上；
使用者可通过Caffe提供的各层类型来定义自己的模型；

目前Caffe应用实践主要有数据整理、设计网络结构、训练结果、基于现有训练模型，使用Caffe直接识别。
开发语言：C++
许可协议： BSD 2-Clause license
GitHub项目地址: https://github.com/BVLC/caffe

4. PredictionIO

PredictionIO 是面向开发人员和数据科学家的开源机器学习服务器。它支持事件采集、算法调度、评估，以及经由REST APIs的预测结果查询。使用者可以通过PredictionIO做一些预测，比如个性化推荐、发现内容等。PredictionIO 提供20个预设算法，开发者可以直接将它们运行于自己的数据上。几乎任何应用与PredictionIO集成都可以变得更“聪明”。其主要特点如下所示：

基于已有数据可预测用户行为；
使用者可选择你自己的机器学习算法；
无需担心可扩展性，扩展性好。

PredictionIO 基于 REST API（应用程序接口）标准，不过它还包含 Ruby、Python、Scala、Java 等编程语言的 SDK（软件开发工具包）。其开发语言是Scala语言，数据库方面使用的是MongoDB数据库，计算系统采用Hadoop系统架构。
开发语言：Scala
许可协议：Apache License 2.0
GitHub项目地址: https://github.com/PredictionIO/PredictionIO

5. Brain

Brain是 JavaScript 中的神经网络库。以下例子说明使用Brain来近似 XOR 功能：

var net = new brain.NeuralNetwork();

net.train([{input: [0, 0], output: [0]},

{input: [0, 1], output: [1]},

{input: [1, 0], output: [1]},

{input: [1, 1], output: [0]}]);

var output = net.run([1, 0]);// [0.987]

当 brain 用于节点中，可使用npm安装：

1	npm <span>install</span> brain

当 brain 用于浏览器，下载最新的 brain.js 文件。训练计算代价比较昂贵，所以应该离线训练网络（或者在 Worker 上），并使用 toFunction()或者toJSON()选项，以便将预训练网络插入到网站中。
开发语言：JavaScript
GitHub项目地址: https://github.com/harthur/brain

6. Keras

Keras是极其精简并高度模块化的神经网络库，在TensorFlow 或 Theano 上都能够运行，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU运算。Keras可以说是Python版的Torch7，对于快速构建CNN模型非常方便，同时也包含了一些最新文献的算法，比如Batch Noramlize，文档教程也很全，在官网上作者都是直接给例子浅显易懂。Keras也支持保存训练好的参数，然后加载已经训练好的参数，进行继续训练。
Keras侧重于开发快速实验，用可能最少延迟实现从理念到结果的转变，即为做好一项研究的关键。
当需要如下要求的深度学习的库时，就可以考虑使用Keras：

考虑到简单快速的原型法（通过总体模块性、精简性以及可扩展性）；
同时支持卷积网络和递归网络，以及两者之间的组合；
支持任意连接方案（包括多输入多输出训练）；
可在CPU 和 GPU 上无缝运行。

Keras目前支持 Python 2.7-3.5。
开发语言：Python
GitHub项目地址:https://github.com/fchollet/keras

7. CNTK

CNTK（Computational Network Toolkit ）是一个统一的深度学习工具包，该工具包通过一个有向图将神经网络描述为一系列计算步骤。在有向图中，叶节点表示输入值或网络参数，其他节点表示该节点输入之上的矩阵运算。
CNTK 使得实现和组合如前馈型神经网络DNN、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络(RNNs/LSTMs)等流行模式变得非常容易。同时它实现了跨多GPU 和服务器自动分化和并行化的随机梯度下降（SGD，误差反向传播）学习。
下图将CNTK的处理速度（每秒处理的帧数）和其他四个知名的工具包做了比较了。配置采用的是四层全连接的神经网络（参见基准测试脚本）和一个大小是8192 的高效mini batch。在相同的硬件和相应的最新公共软件版本（2015.12.3前的版本）的基础上得到如下结果：

CNTK自2015年四月就已开源。
开发语言：C++
GitHub项目地址:https://github.com/Microsoft/CNTK

8. Convnetjs

ConvNetJS是利用Javascript实现的神经网络，同时还具有非常不错的基于浏览器的Demo。它最重要的用途是帮助深度学习初学者更快、更直观的理解算法。
它目前支持：

常见的神经网络模块（全连接层，非线性）；
分类（SVM/ SOFTMAX）和回归（L2）的成本函数；
指定和训练图像处理的卷积网络；
基于Deep Q Learning的实验强化学习模型。

一些在线示例：

Convolutional Neural Network on MNIST digits
Convolutional Neural Network on CIFAR-10
Toy 2D data
Toy 1D regression
Training an Autoencoder on MNIST digits
Deep Q Learning Reinforcement Learning demo+Image Regression (“Painting”)+Comparison of SGD/Adagrad/Adadelta on MNIST开发语言：Javascript 许可协议：MIT License GitHub项目地址:https://github.com/karpathy/convnetjs

9. Pattern

Pattern是Python的一个Web挖掘模块。拥有以下工具：

数据挖掘：网络服务（Google、Twitter、Wikipedia）、网络爬虫、HTML DOM解析；
自然语言处理：词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger)、N元搜索(n-gram search)、情感分析(sentiment analysis)、WordNet；
机器学习：向量空间模型、聚类、分类（KNN、SVM、 Perceptron）；
网络分析：图形中心性和可视化。

其文档完善，目前拥有50多个案例和350多个单元测试。 Pattern目前只支持Python 2.5+（尚不支持Python 3），该模块除了在Pattern.vector模块中使用LSA外没有其他任何外部要求，因此只需安装 NumPy （仅在Mac OS X上默认安装）。
开发语言：Python
许可协议：BSD license
GitHub项目地址:https://github.com/clips/pattern

10. NuPIC

NuPIC是一个实现了HTM学习算法的机器智能平台。HTM是一个关于新（大脑）皮质（Neocortex）的详细人工智能算法。HTM的核心是基于时间的连续学习算法，该算法可以存储和调用时间和空间两种模式。NuPIC可以适用于解决各类问题，尤其是异常检测和流数据源预测方面。
NuPIC Binaries文件目前可用于：

Linux x86 64bit
OS X 10.9
OS X 10.10
Windows 64bit

NuPIC 有自己的独特之处。许多机器学习算法无法适应新模式，而NuPIC的运作接近于人脑，当模式变化的时候，它会忘掉旧模式，记忆新模式。
开发语言：Python
GitHub项目地址：https://github.com/numenta/nupic

11. Theano

Theano是一个Python库，它允许使用者有效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式，同时支持GPUs和高效符号分化操作。Theano具有以下特点：

与NumPy紧密相关–在Theano的编译功能中使用了Numpy.ndarray ；
透明地使用GPU–执行数据密集型计算比CPU快了140多倍（针对Float32）；
高效符号分化–Theano将函数的导数分为一个或多个不同的输入；
速度和稳定性的优化–即使输入的x非常小也可以得到log(1+x)正确结果；
动态生成 C代码–表达式计算更快；
广泛的单元测试和自我验证–多种错误类型的检测和判定。

自2007年起，Theano一直致力于大型密集型科学计算研究，但它目前也很被广泛应用在课堂之上（如Montreal大学的深度学习/机器学习课程）。
开发语言：Python
GitHub项目地址：https://github.com/Theano/Theano

12. MXNet

MXNet是一个兼具效率和灵活性的深度学习框架。它允许使用者将符号编程和命令式编程相结合，以追求效率和生产力的最大化。其核心是动态依赖调度程序，该程序可以动态自动进行并行化符号和命令的操作。其中部署的图形优化层使得符号操作更快和内存利用率更高。该库轻量且便携带，并且可扩展到多个GPU和多台主机上。
主要特点：

其设计说明提供了有用的见解，可以被重新应用到其他DL项目中；
任意计算图的灵活配置；
整合了各种编程方法的优势最大限度地提高灵活性和效率；
轻量、高效的内存以及支持便携式的智能设备；
多GPU扩展和分布式的自动并行化设置；
支持Python、R、C++和 Julia；
对“云计算”友好，直接兼容S3、HDFS和Azure。

MXNet不仅仅是一个深度学习项目，它更是一个建立深度学习系统的蓝图、指导方针以及黑客们对深度学习系统独特见解的结合体。
开发语言：Jupyter Notebook
开源许可：Apache-2.0license
GitHub项目地址：https://github.com/dmlc/mxnet

13. Vowpal Wabbit

Vowpal Wabbit是一个机器学习系统，该系统推动了如在线、散列、Allreduce、Learning2search、等方面机器学习前沿技术的发展。其训练速度很快，在20亿条训练样本，每个训练样本大概100个非零特征的情况下：如果特征的总位数为一万时，训练时间为20分钟；特征总位数为1000万时，训练时间为2个小时。Vowpal Wabbit支持分类、回归、矩阵分解和LDA。
当在Hadoop上运行Vowpal Wabbit时，有以下优化机制：

懒惰初始化：在进行All Reduce之前，可将全部数据加载到内存中并进行缓存。即使某一节点出现了错误，也可以通过在另外一个节点上使用错误节点的数据（通过缓存来获取）来继续训练。
Speculative Execution：在大规模集群当中，一两个很慢的Mapper会影响整个Job的性能。Speculative Execution的思想是当大部分节点的任务完成时，Hadoop可以将剩余节点上的任务拷贝到其他节点完成。

开发语言：C++
GitHub项目地址：https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit

14. Ruby Warrior

通过设计了一个游戏使得Ruby语言和人工智能学习更加有乐趣和互动起来。
使用者扮演了一个勇士通过爬上一座高塔，到达顶层获取珍贵的红宝石（Ruby）。在每一层，需要写一个Ruby脚本指导战士打败敌人、营救俘虏、到达楼梯。使用者对每一层都有一些认识，但是你永远都不知道每层具体会发生什么情况。你必须给战士足够的人工智能，以便让其自行寻找应对的方式。
勇士的动作相关API：

Warrior.walk：用来控制勇士的移动，默认方向是往前；
warrior.feel：使用勇士来感知前方的情况，比如是空格，还是有怪物；
Warrior.attack：让勇士对怪物进行攻击；
Warrior.health：获取勇士当前的生命值；
Warrior.rest：让勇士休息一回合，恢复最大生命值的10%。

勇士的感知API:

Space.empty：感知前方是否是空格；
Space.stairs：感知前方是否是楼梯；
Space.enemy：感知前方是否有怪物；
Space.captive：感知前方是否有俘虏；
Space.wall：感知前方是否是墙壁。

开发语言：Ruby
GitHub项目地址：https://github.com/ryanb/ruby-warrior

15. XGBoost

XGBoot是设计为高效、灵活、可移植的优化分布式梯度 Boosting库。它实现了 Gradient Boosting 框架下的机器学习算法。XGBoost通过提供并行树Boosting（也被称为GBDT、GBM），以一种快速且准确的方式解决了许多数据科学问题。相同的代码可以运行在大型分布式环境如Hadoop、SGE、MP上。它类似于梯度上升框架，但是更加高效。它兼具线性模型求解器和树学习算法。
XGBoot至少比现有的梯度上升实现有至少10倍的提升，同时还提供了多种目标函数，包括回归、分类和排序。由于它在预测性能上的强大，XGBoot成为很多比赛的理想选择，其还具有做交叉验证和发现关键变量的额外功能。
值得注意的是：XGBoost仅适用于数值型向量，因此在使用时需要将所有其他形式的数据转换为数值型向量；在优化模型时，这个算法还有非常多的参数需要调整。
开发语言：C++
开源许可：Apache-2.0license
GitHub项目地址：https://github.com/dmlc/xgboost

16. GoLearn

GoLearn 是Go 语言中“功能齐全”的机器学习库，简单性及自定义性是其开发目标。
在安装 GoLearn 时，数据作为实例被加载，然后可以在其上操作矩阵，并将操作值传递给估计值。GoLearn 实现了Fit/Predict的Scikit-Learn界面，因此用户可轻松地通过反复试验置换出估计值。此外，GoLearn还包括用于数据的辅助功能，例如交叉验证、训练以及爆裂测试。
开发语言：Go
GitHub项目地址: https://github.com/sjwhitworth/golearn

17. ML_for_Hackers

ML_for_Hackers 是针对黑客机器学习的代码库，该库包含了所有针对黑客的机器学习的代码示例（2012）。该代码可能和文中出现的并不完全相同，因为自出版以来，可能又添加了附加的注释和修改部分。
所有代码均为R语言，依靠众多的R程序包，涉及主题包括分类(Classification)、排行(Ranking)、以及回归(Regression)的所有常见的任务和主成分分析(PCA)和多维尺度(Multi-dimenstional Scaling)等统计方法。
开发语言：R
开源许可：Simplified BSD License
GitHub项目地址: https://github.com/johnmyleswhite/ML_for_Hackers

18. H2O-2

H2O使得Hadoop能够做数学运算！它可以通过大数据衡量统计数据、机器学习和数学。H2O是可扩展的，用户可以在核心区域使用简单的数学模型构建模块。H2O保留着与R、Excel 和JSON等相类似的熟悉的界面，使得大数据爱好者及专家们可通过使用一系列由简单到高级的算法来对数据集进行探索、变换、建模及评分。采集数据很简单，但判决难度却很大，而H2O却通过更快捷、更优化的预测模型，能够更加简单迅速地从数据中获得深刻见解。
0xdata H2O的算法是面向业务流程——欺诈或趋势预测。Hadoop专家可以使用Java与H2O相互作用，但框架还提供了对Python、R以及Scala的捆绑。
开发语言：Java
GitHub项目地址: https://github.com/h2oai/h2o-2

19. neon

neon 是 Nervana 基于 Python 语言的深度学习框架，在诸多常见的深层神经网络中都能够获得较高的性能，比如AlexNet、VGG 或者GoogLeNet。在设计 neon 时，开发者充分考虑了如下功能：

支持常用的模型及实例，例如 Convnets、 MLPs、 RNNs、LSTMs、Autoencoders 等，其中许多预训练的实现都可以在模型库中发现；
与麦克斯韦GPU中fp16 和 fp32(基准) 的nervanagpu 内核紧密集成；
- 在Titan X（1 GPU ~ 32 hrs上可完整运行）的AlexNet上为3s/macrobatch（3072图像）；
- 快速影像字幕模型（速度比基于 NeuralTalk 的CPU 快200倍）。
支持基本自动微分；
框架可视化；
可交换式硬盘后端：一次编写代码，然后配置到 CPU、GPU、或者 Nervana 硬盘。

在 Nervana中，neon被用来解决客户在多个域间存在的各种问题。
开发语言：Python
开源许可：Apache-2.0license
GitHub项目地址: https://github.com/NervanaSystems/neon

20. Oryx 2

开源项目Oryx提供了简单且实时的大规模机器学习、预测分析的基础设施。它可实现一些常用于商业应用的算法类：协作式过滤/推荐、分类/回归、集群等。此外，Oryx 可利用 Apache Hadoop 在大规模数据流中建立模型，还可以通过HTTPRESTAPI 为这些模型提供实时查询，同时随着新的数据不断流入，可以近似地自动更新模型。这种包括了计算层和服务层的双重设计，能够分别实现一个Lambda 架构。模型在PMML格式交换。

Oryx本质上只做两件事：建模和为模型服务，这就是计算层和服务层两个独立的部分各自的职责。计算层是离线、批量的过程，可从输入数据中建立机器学习模型，它的经营收益在于“代”，即可利用某一点处输入值的快照建模，结果就是随着连续输入的累加，随时间生成一系列输出；服务层也是一个基于Java长期运行的服务器进程，它公开了REST API。使用者可从浏览器中访问，也可利用任何能够发送HTTP请求的语言或工具进行访问。
Oryx的定位不是机器学习算法的程序库，Owen关注的重点有四个：回归、分类、集群和协作式过滤（也就是推荐）。其中推荐系统非常热门，Owen正在与几个Cloudera的客户合作，帮他们使用Oryx部署推荐系统。
开发语言：Java
GitHub项目地址: https://github.com/cloudera/oryx

21. Shogun

Shogun是一个机器学习工具箱，由Soeren Sonnenburg 和Gunnar Raetsch（创建，其重点是大尺度上的内核学习方法，特别是支持向量机（SVM，Support Vector Machines）的学习工具箱。它提供了一个通用的连接到几个不同的SVM实现方式中的SVM对象接口，目前发展最先进的LIBSVM和SVMlight 也位于其中，每个SVM都可以与各种内核相结合。工具箱不仅为常用的内核程序（如线性、多项式、高斯和S型核函数）提供了高效的实现途径，还自带了一些近期的字符串内核函数，例如局部性的改进、Fischer、TOP、Spectrum、加权度内核与移位，后来有效的LINADD优化内核函数也已经实现。
此外，Shogun还提供了使用自定义预计算内核工作的自由，其中一个重要特征就是可以通过多个子内核的加权线性组合来构造的组合核，每个子内核无需工作在同一个域中。通过使用多内核学习可知最优子内核的加权。
目前Shogun可以解决SVM 2类的分类和回归问题。此外Shogun也添加了了像线性判别分析（LDA）、线性规划（LPM）、（内核）感知等大量线性方法和一些用于训练隐马尔可夫模型的算法。
开发语言：C/C++、Python
许可协议：GPLv3
GitHub项目地址: https://github.com/shogun-toolbox/shogun

22. HLearn

HLearn是由Haskell语言编写的高性能机器学习库，目前它对任意维度空间有着最快最近邻的实现算法。
HLearn同样也是一个研究型项目。该项目的研究目标是为机器学习发掘“最佳可能”的接口。这就涉及到了两个相互冲突的要求：该库应该像由C/C++/Fortran/Assembly开发的底层库那样运行快速；同时也应该像由Python/R/Matlab开发的高级库那样灵活多变。Julia在这个方向上取得了惊人的进步，但是 HLearn“野心”更大。更值得注意的是，HLearn的目标是比低级语言速度更快，比高级语言更加灵活。
为了实现这一目标，HLearn采用了与标准学习库完全不同的接口。在HLearn中H代表着三个不同的概念，这三个概念也是HLearn设计的基本要求：

H代表Haskell。机器学习是从数据中预测函数，所以功能性编程语言适应机器学习是完全说的通的。但功能性编程语言并没广泛应用于机器学习，这是因为它们固来缺乏支持学习算法的快速数值计算能力。HLearn通过采用Haskell中的SubHask库获得了快速数值计算能力；
H同时代表着Homomorphisms。Homomorphisms是抽象代数的基本概念，HLearn将该代数结构用于学习系统中；
H还代表着History monad。在开发新的学习算法过程中，最为困难的任务之一就是调试优化过程。在此之前，是没有办法减轻调试过程的工作量的，但History monad正在试图解决该问题。它可以让你在整个线程优化代码的过程中无需修改原代码。此外，使用该技术时没有增加其他的运行开销。

开发语言：Haskell
GitHub项目地址:https://github.com/mikeizbicki/HLearn

23. MLPNeuralNet

MLPNeuralNet是一个针对iOS和Mac OS系统的快速多层感知神经网络库，可通过已训练的神经网络预测新实例。它利用了向量运算和硬盘加速功能（如果可用），其建立在苹果公司的加速框架之上。

若你已经用Matlab（Python或R）设计了一个预测模型，并希望在iOS应用程序加以应用。在这种情况下，正好需要MLP NeuralNet，而MLP NeuralNet只能加载和运行前向传播方式的模型。MLP NeuralNet 有如下几个特点：

分类、多类分类以及回归输出；
向量化实现形式；
双精度；
多重隐含层数或空（此时相当于逻辑学/线性回归）。

开发语言：Objective-C
许可协议：BSD license
GitHub项目地址: https://github.com/nikolaypavlov/MLPNeuralNet

24. Apache Mahout

Mahout 是Apache Software Foundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。Apache Mahout项目的目标是建立一个能够快速创建可扩展、高性能机器学习应用的环境。
虽然在开源领域中相对较为年轻，但 Mahout 已经提供了大量功能，特别是在集群和 CF 方面。Mahout 的主要特性包括：

Taste CF，Taste是Sean Owen在SourceForge上发起的一个针对CF的开源项目，并在2008年被赠予Mahout；
一些支持 Map-Reduce 的集群实现包括 k-Means、模糊 k-Means、Canopy、Dirichlet 和 Mean-Shift；
Distributed Naive Bayes 和 Complementary Naive Bayes 分类实现；
针对进化编程的分布式适用性功能；
Matrix 和矢量库。

使用 Mahout 还可实现内容分类。Mahout 目前支持两种根据贝氏统计来实现内容分类的方法：第一种方法是使用简单的支持 Map-Reduce 的 Naive Bayes 分类器；第二种方法是 Complementary Naive Bayes，它会尝试纠正Naive Bayes方法中的一些问题，同时仍然能够维持简单性和速度。
开发语言：Java
许可协议：Apache
GitHub项目地址: https://github.com/apache/mahout

25. Seldon Server

Seldon是一个开放式的预测平台，提供内容建议和一般的功能性预测。它在Kubernetes集群内运行，因此可以调配到Kubernetes范围内的任一地址：内部部署或云部署（例如，AWS、谷歌云平台、Azure）。另外，它还可以衡量大型企业安装的需求。
开发语言：Java
GitHub项目地址: https://github.com/SeldonIO/seldon-server

26. Datumbox – Framework

Datumbox机器学习框架是用Java编写的一个开源框架，该框架的涵盖大量的机器学习算法和统计方法，并能够处理大尺寸的数据集。
Datumbox API提供了海量的分类器和自然语言处理服务，能够被应用在很多领域的应用，包括了情感分析、话题分类、语言检测、主观分析、垃圾邮件检测、阅读评估、关键词和文本提取等等。目前，Datumbox所有的机器学习服务都能够通过API获取，该框架能够让用户迅速地开发自己的智能应用。目前，基于GPL3.0的Datumbox机器学习框架已经开源并且可以从GitHub上进行下载。
Datumbox的机器学习平台很大程度上已经能够取代普通的智能应用。它具有如下几个显著的优点：

强大并且开源。Datumbox API使用了强大的开源机器学习框架Datumbox，使用其高度精确的算法能够迅速地构建创新的应用；
易于使用。平台API十分易于使用，它使用了REST&JSON的技术，对于所有的分类器；
迅速使用。Datumbox去掉了那些很花时间的复杂机器学习训练模型。用户能够通过平台直接使用分类器。

Datumbox主要可以应用在四个方面：一个是社交媒体的监视，评估用户观点能够通过机器学习解决，Datumbox能够帮助用户构建自己的社交媒体监视工具；第二是搜索引擎优化，其中非常有效的方法就是文档中重要术语的定位和优化；第三点是质量评估，在在线通讯中，评估用户产生内容的质量对于去除垃圾邮件是非常重要的，Datumbox能够自动的评分并且审核这些内容；最后是文本分析，自然语言处理和文本分析工具推动了网上大量应用的产生，平台API能够很轻松地帮助用户进行这些分析。
开发语言：Java
许可协议：Apache License 2.0
GitHub项目地址: https://github.com/datumbox/datumbox-framework

27. Jubatus

Jubatus库是一个运行在分布式环境中的在线机器学习框架，即面向大数据数据流的开源框架。它和Storm有些类似，但能够提供更多的功能，主要功能如下：

在线机器学习库：包括分类、聚合和推荐；
Fv_converter: 数据预处理（用自然语言）；
在线机器学习框架，支持容错。

Jubatus认为未来的数据分析平台应该同时向三个方向展开：处理更大的数据，深层次的分析和实时处理。于是Jubatus将在线机器学习，分布式计算和随机算法等的优势结合在一起用于机器学习，并支持分类、回归、推荐等基本元素。根据其设计目的，Jubatus有如下的特点：

可扩展：支持可扩展的机器学习处理。在普通硬件集群上处理数据速度高达100000条/秒；＋实时计算：实时分析数据和更新模型；
深层次的数据分析：支持各种分析计算：分类、回归、统计、推荐等。

如果有基于流数据的机器学习方面的需求，Jubatus值得关注。
开发语言：C/C++
许可协议：LGPL
GitHub项目地址: https://github.com/jubatus/jubatus

28. Decider

Decider 是另一个 Ruby 机器学习库，兼具灵活性和可扩展性。Decider内置了对纯文本和URI、填充词汇、停止词删除、字格等的支持，以上这些都可以很容易地在选项中组合。Decider 可支持Ruby中任何可用的存储机制。如果你喜欢，可以保存到数据库中，实现分布式分类。
Decider有几个基准，也兼作集成测试。这些都是定期运行并用于查明CPU和RAM的瓶颈。Decider可以进行大量数学运算，计算相当密集，所以对速度的要求比较高。这是经常使用Ruby1.9和JRuby测试其计算速度。此外，用户的数据集应该完全在内存中，否则将会遇到麻烦。
开发语言：Ruby
GitHub项目地址: https://github.com/danielsdeleo/Decider

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编译自：https://github.com/showcases/machine-learning
译者：刘崇鑫校对：王殿进

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