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机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Python、Clojure、Ruby等等。为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。

摘要： 机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Python、Clojure、Ruby等等。为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Clojure、Ruby等等。

为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。

目录

C

通用机器学习

  • -一个C语言库，利用协同过滤（CF）进行产品推荐/建议；
  • Darknet-是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架，它速度快，易于安装，并支持CPU和GPU计算。

计算机视觉

  • -基于C语言、高速缓存的核计算机视觉库，是一个现代化的计算机视觉库；
  • -开放、可便携的计算机视觉算法库，内有matlab工具箱。

语音识别

  • -隐马尔可夫模型工具包（HTK）是一个便携式工具包，用于构建和操作隐马尔可夫模型。

C++

计算机视觉

  • -OpenCV自带C ++、C、Python、Java和MATLAB接口，并支持Windows、Linux、Android版和Mac OS等系统；
  • -DLib有C ++和Python接口，用于人脸检测和训练通用的目标探测器；
  • -Eblearn是一种面向对象的C++库，能够实现各种机器学习模型；
  • -VIGRA是通用跨平台的C++计算机视觉和机器学习库，能够用Python绑定任意维度的体积。

通用机器学习

  • -可扩展的C++机器学习库；
  • -ML工具套件，能够很容易嵌入到其他应用程序中；
  • -一个快速的核外（out-of-core）学习系统；
  • -快速增量算法套件；
  • -Shogun机器学习工具箱；
  • -基于清洁度、可读性和速度考虑而开发的深度学习框架。[深度学习]
  • -另一个深度学习框架，其核心代码少于1000行；[深度学习]
  • -一种并行、优化、通用的梯度推进库；
  • -利用C++ / CUDA快速实现卷积；[深度学习]
  • -一种概率性的编程语言，能够实现Hamiltonian Monte Carlo抽样的全贝叶斯统计推断；
  • -一个简单、有多重保护的Bandit库；
  • ：一个软件包/ C ++库，能够实现多种基于内存的学习算法，其中有IB1-IG–k-最近邻分类的实现、IGTree–IB1-IG的决策树近似值；常用于NLP；
  • -微软开发的分布式机器学习（参数服务器）框架，能够在多台机器的大型数据集上实现训练模型，与它捆绑的现有工具包括：LightLDA和分布式（多传感）字嵌入；
  • -通用图形库；
  • -在CPU和GPU上快速并行地实现连接时域分类（Connectionist Temporal Classification，CTC）；
  • -微软研究院开发的计算网络工具包（CNTK），它作为一系列计算步骤，通过有向图来描述神经网络，是统一的深度学习工具包；
  • -一个机器学习API，服务器用C++11编写，它使机器学习的状态易于工作，并容易集成到现有应用程序；
  • -一个高度模块化的C++机器学习库，用于嵌入式电子产品和机器人中。

自然语言处理

  • -C，C ++和Python的工具，用于命名实体识别与关系抽取；
  • -条件随机域（Conditional Random Fields，CRFs）的开源实现，用于分割/标记序列数据及其他自然语言处理任务；
  • -条件随机域（CRFs）的实现，用于标记序列数据；
  • -BLLIP自然语言解析器（也称为Charniak-Johnson解析器）；
  • -是C++库、命令行工具，和Python绑定用于提取与使用基本的语言结构，例如用快速和高效存储的方式实现n-grams和skipgrams模型；
  • -是一种工具和C++库，基于支持各种语言的编译器，内含统一字符标准及规则表达式；支持FoLiA格式；
  • -支持FoLiA格式的C++库；
  • -为Dutch开发的基于内存的NLP套件：POS标签、归类分析、依存句法分析、NER、浅层句法分析、形态分析；
  • –），是一个C++数据科学工具包，便于挖掘大文本数据。

语音识别

  • -Kaldi是用于语音识别的工具包，用C++编写，由Apache许可证V2.0协议授权，专门给语音识别的研究人员使用。

序列分析

  • -这是一种面向对象的框架，便于在用户定义的字母序列中整合概率模型。

手势检测

  • -手势识别工具包（GRT）是一个跨平台、开源的C++机器学习库，用于实时的手势识别。

Common Lisp

通用机器学习

  • -神经网络（玻耳兹曼机，前馈和循环网络）以及高斯过程；
  • -演化算法；
  • -LIBSVM支持向量机库的包装。

Clojure

自然语言处理

  • Clojure-openNLP– Clojure中自然语言处理的工具包（openNLP）；
  • Infections-clj– Clojure和Clojure中类似于Rails的inflection库。

通用机器学习

  • Touchstone– Clojure A/B 测试库；
  • Clojush– Clojure中的Push程序语言和PushGP遗传编程系统；
  • Infer– Clojure中分析和机器学习的工具；
  • Clj-ML– Clojure中基于Weka及其相关环境的深度学习库；
  • Encog– 在Clojure中封装成Encog (v3) （专门研究神经网络的机器学习框架）；
  • Fungp– Clojure中的遗传编程实例库；
  • Statistiker– Clojure中基础机器学习算法；
  • clortex-采用Numenta’s Cortical学习算法的通用机器学习库；
  • comportex-采用Numenta’s Cortical学习算法的功能组合的机器学习库。

数据分析/数据可视化

  • Incanter– Incanter是基于Clojure，类似R的统计计算与制图平台；
  • PigPen– Clojure中的Map-Reduce；
  • Envision-基于Statistiker和D3Clojure 数据可视化库。

Erlang

通用机器学习

  • Disco– Erlang中的Map Reduce模型。

Go

自然语言处理

  • go-porterstemmer– 一个用于实现Porter词干提取算法的原生Go语言净室；
  • paicehusk– Go语言中用于实现Paice/Husk词干提取算法；
  • snowball– Go语言中的Snowball 词干提取器；
  • go-ngram-内存N-gram索引压缩。

通用机器学习

  • Go Learn– Go语言中的机器学习库；
  • go-pr– Go语言中的模式识别包；
  • go-ml– 线性/逻辑回归、神经网络、协同过滤和多元高斯分布；
  • bayesian– Go语言中朴素贝叶斯分类库；
  • go-galib-Go语言版的遗传算法库；
  • Cloudforest– GO语言中的决策树集合；
  • gobrain– GO语言版的神经网络；
  • GoNN– GoNN是用Go语言实现的神经网络，它包括BPNN、RBF、PCN；
  • MXNet– 轻量级、便携式、灵活的分布式/深度学习系统，可对动态的、突变数据流调度部署，同时也支持Python、R、Julia、Go、Javascript 等编程语言。

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；
  • RF– Go语言的随机森林库；

Haskell

通用机器学习

  • haskell-ml– Haskell语言实现的各种深度学习算法；
  • HLearn– 根据代数结构解释其深度模型的库；
  • hnn– Haskell语言的神经网络库；
  • hopfield-networks– Haskell中用于无监督学习的Hopfield网络；
  • caffegraph– 一种用于深度神经网络的领域特定语言（DSL）；
  • LambdaNet– Haskell中的可配置的神经网络。

Java

自然语言处理

  • Cortical.io– 像人脑一样快速、精确处理复杂的NLP（自然语言处理）操作（如消歧、分类、流文本过滤等操作）的Retina API；
  • CoreNLP– 斯坦福大学的CoreNLP提供的一系列的自然语言处理工具，该工具可以根据输入原始英语文本，给出单词的基本形式；
  • Stanford Parser– 一种自然语言分析器，可以分析语句的语法结构；
  • Stanford POS Tagger-一个词性分类器(POS Tagger）；
  • Stanford Name Entity Recognizer– Stanford NER是一个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– Tregex基于树关系以及节点匹配的正则表达式，用于在树状数据结构中进行模式匹配（名字是“tree regular expressions”的缩写）；
  • Stanford Phrasal: 一个基于短语的翻译系统
  • Stanford English Tokenizer-Stanford Phrasal 用Java写成的最新的基于统计短语的机器翻译系统；
  • Stanford Tokens Regex– 一个分解器，可以将文本大致分成一系列对应于“词”的符号；
  • Stanford Temporal Tagger-SUTime是一个用于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进行学习实体；
  • 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的文本应用包；
  • OpenNLP– 基于机器学习的自然语言文本处理工具包；
  • LingPipe– 一个使用计算机语言学文本处理的工具包；
  • ClearTK– 在Java中ClearTK为开发统计语言处理组件提供了一个框架，该框架是基于Apache UIMA；
  • Apache cTAKES– Apache cTAKES是一个开源自然语言处理系统，用于从临床电子病历的自由文本中提取信息；
  • ClearNLP– ClearNLP工程为自然语言处理提供了软件和资源提供了。该项目最早在计算机愈合和教育研究中心启动，目前由Emory 大学的语言和信息研究中心继续开发。该项目遵循Apache 2license。

通用机器学习

  • aerosolve– 是由Airbnb设计的定价建议系统的机器学习库；
  • Datumbox-应对机器学习和统计应用快速发展的机器学习框架；
  • ELKI– 用于数据挖掘的Java工具包(无监督：聚类、异常检测等等)；
  • Encog– 一种先进的神经网络和机器学习框架。Encog包含用于创建各类网络的类，同时也支持为神经网络规范和处理数据的类。它的训练采用多线程弹性传播。它也能使用GPU加快处理时间。提供了图形化界面来帮助建模和训练神经网络。
  • EvA2– 包含遗传算法、差分进化、协方差自适应进化策略等等的进化算法框架；
  • FlinkML in Apache Flink– Flink中的分布式机器学习库；
  • H2O– 深度学习引擎，支持在Hadoop、Spark 或者通过R、Python、Scala 、REST/JSONML的APIs连到的笔记本上进行分布式学习；
  • htm.java– 采用NumentaCortical 学习算法的通用机器学习库 ；
  • java-deeplearning– Java、Clojure、Scala的分布式深度学习平台；
  • JAVA-ML– 包含所有Java算法的通用接口的通用深度学习库；
  • JSAT– 用于分类、回归、聚类的机器学习算法集合；
  • Mahout– 分布式的机器学习库；
  • Meka– MEKA提供了一个面向多标签学习和评价方法的开源实现（扩展成Weka）；
  • MLlib in Apache Spark– Spark中的分布式机器学习程序库；
  • Neuroph– Neuroph 是轻量级的Java神经网络框架；
  • ORYX– 采用Apache Spark和Apache Kafka的Lambda 结构框架，专门用于实时大规模机器学习；
  • Samoa– SAMOA 是一个包含用于分布式机器学习数据流的框架，同时为数据流流入不同的流处理平台提供了接口；
  • RankLib– RankLib是一个排序学习算法库；
  • rapaio– Java中用于统计、数据挖掘和机器学习的工具箱；
  • RapidMiner– RapidMiner integration into Java code
  • Stanford Classifier– 斯坦福大学分类器是一种机器学习工具，它可以将数据项归置不同的类别中；
  • SmileMiner– 统计机器智能与学习引擎；
  • SystemML– 灵活、可扩展的机器学习语言；
  • WalnutiQ– 人脑部分面向对象模型；
  • Weka-Weka是数据挖掘方面的机器学习算法集。

语音识别

  • CMU Sphinx– CMU Sphinx是基于Java 语音识别库，用于纯语音识别开源工具包。

数据分析/数据可视化

深度学习

  • Deeplearning4j– 采用并行GPU的商用可扩展深度学习库。

数Javascript

自然语言处理

  • – Twitter文本处理库中使用JavaScript的实现；
  • –使用JavaScript和CoffeeScript的NLP实用工具；
  • –用于节点的通用自然语言工具；
  • –JS中的自然语言处理器；
  • -用于分析和处理自然语言的可扩展系统；
  • -情感分析，词干和词形还原，部分词性标注和组块，短语提取和命名实体识别；
  • – 浏览器中的自然语言处理。

数据分析/数据可视化

  • –直接建立在D3上的绘图；
  • –JavaScript的统计工具；
  • – JavaScript的轻量级数据分析框架；
  • – JavaScript中的科学统计计算；
  • –在Three.js上轻松地绘制交互式3D图；
  • – JavaScript库，专门用于图形绘制；
  • –基于D3.js的定制库，能够轻松绘制图表；
  • – Vanilla JS编写的库，用于大数据可视化；
  • –数据可视化和分析的平台，使用项目。

通用机器学习

  • – ConvNetJS是一个JavaScript库，用于训练深度学习模型[深度学习]；
  • – 为Node.js和浏览器，用Javascript实现的凝聚层次聚类；
  • –Javascript为Node.js和浏览器实现的聚类算法；
  • -使用ID3算法实现NodeJS决策树；
  • – K-均值、模糊C均值和凝聚聚类；
  • -Node.js绑定的快速人工神经网络库（Fast Artificial Neural Network Library，FANN）；
  • – K-均值算法用JavaScript的简单实现，用于Node.js和浏览器；
  • -Node.js的LDA主题建模；
  • –用Javascript实现逻辑回归/ c4.5决策树；
  • -Node.js的机器学习库；
  • -Node.js的支持向量机；
  • -JavaScript中的神经网络[已弃用]；
  • -Node和浏览器的贝叶斯实现；
  • –用于Node.js和浏览器的无架构神经网络库；
  • -JavaScript实现的k个最近邻算法，用于监督学习；
  • -Node.js的C++神经网络库，其优点是有大量的数据集和多线程训练；
  • -Javascript的卡尔曼滤波器；
  • -Node.js库，同时支持简单和多元的线性回归；
  • –用于Node.js和浏览器的机器学习和数值分析工具；
  • -利用马尔可夫决策过程强化学习；
  • -轻量级、便携式、灵活的分布式/深度学习系统，可对动态的、突变数据流调度部署，同时也支持Python、R、Julia、Go、Javascript 等编程语言。

其它

  • –用于JavaScript的向量和矩阵数学；
  • -描述，回归和推断统计的JavaScript实现；用文字实现的JavaScript，没有依赖性，能在所有现代浏览器（包括IE）以及在node.js中工作；
  • –JavaScript库，包含小二乘法拟合方法的集合，用于寻找数据集的趋势；
  • -线性回归库；
  • –计算大圆距的库。

Julia

通用机器学习

  • -Julia机器学习库；
  • -一组支持机器学习算法的发展的函数；
  • -一个概率图模型的Julia框架；
  • -正则判别分析的Julia组件；
  • -回归分析算法（例如线性回归和逻辑回归）；
  • -局部回归，超级流畅！
  • -Julia朴素贝叶斯方法的简单实现；
  • –用于装配（统计）混合效应模型的Julia组件；
  • –Julia实现基本的MCMC采样；
  • -Julia距离评估模块；
  • -决策树分类和回归；
  • -Julia神经网络；
  • –Julia的MCMC工具；
  • –Julia中马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）的贝叶斯分析；
  • –Julia的广义线性模型。
  • –GMLNet的Julia包装版，适合套索/弹性网模型；
  • -集群数据的基本功能：K-均值，DP-均值等；
  • –Julia适用的SVM；
  • –Julia的核密度估计量；
  • -降维方法；
  • -非负矩阵分解的Julia包；
  • -Julia人工神经网络；
  • –受Caffe启发，Julia的深度学习框架；
  • –Julia中的eXtreme Gradient Boosting 包；
  • –用于流形学习和非线性降维的Julia组件；
  • -轻量级、便携式、灵活的分布式/深度学习系统，可对动态的、突变数据流调度部署，同时也支持Python、R、Julia、Go、Javascript 等编程语言。
  • -Julia灵活的深度学习框架。

自然语言处理

  • –Julia下的主题模型；
  • –Julia下的文本分析包。

数据分析/数据可视化

  • –纯Julia实现的图布局算法；
  • -DataFrames的元编程工具；
  • -处理表格数据的Julia库；
  • -从Stata、SAS、SPSS读取文件；
  • –Julia的假设检验；
  • –Julia灵活的统计制图法；
  • –Julia的统计图检验；
  • -用于装载许多R中可用数据集的Julia包；
  • –处理列表数据的Julia库；
  • -概率分布和相关函数的Julia包；
  • -允许缺失值的数据结构；
  • –Julia的时间序列工具包；
  • -Julia的基本采样算法。

其他项/展示

  • -数字信号处理（滤波，周期图，频谱图，窗函数）；
  • –JuliaCon的演示文稿；
  • –Julia写的信号处理工具；
  • –Julia的图像库。

编译自：https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning

来源：云栖社区

译者：刘崇鑫 校对：王殿进

本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「我们」留言处理。

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上一篇 2016-06-06 09:25
下一篇 2016-06-06 11:28

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