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  • 机器学习资源大全


    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

      • Core torch7 demos repository.核心torch7演示程序库
        • 线性回归、逻辑回归
        • 人脸检测(训练和检测是独立的演示)
        • 基于mst的断词器
        • train-a-digit-classifier
        • train-autoencoder
        • optical flow demo
        • train-on-housenumbers
        • train-on-cifar
        • tracking with deep nets
        • kinect demo
        • 滤波可视化
        • saliency-networks
      • Training a Convnet for the Galaxy-Zoo Kaggle challenge(CUDA demo)
      • Music Tagging—torch7下的音乐标签脚本
      • torch-datasets 读取几个流行的数据集的脚本,包括:
        • BSR 500
        • CIFAR-10
        • COIL
        • Street View House Numbers
        • MNIST
        • NORB
      • Atari2600 —在Arcade Learning Environment模拟器中用静态帧生成数据集的脚本。

    转自:基因堂
    2. http://www.cnblogs.com/PurpleTide/p/3769748.html

    3. 好文:http://blog.csdn.net/wiking__acm/article/details/42742961

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jkmiao/p/4506426.html
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