推荐！国外程序员整理的机器学习资源大全

本列表选编了一些机器学习领域牛B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

• MLPack

• DLib

• ecogg

• shark

Closure

通用机器学习

• Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录

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

• D3.js

• High Charts

• NVD3.js

• dc.js

• chartjs

• dimple

• amCharts

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

• Topic Models —Julia下的主题建模

• Text Analysis—Julia下的文本分析包

数据分析/数据可视化

• Graph Layout —纯Julia实现的图布局算法。

• Data Frames Meta —DataFrames的元编程工具。

• Julia Data—处理表格数据的Julia库

• Data Read—从Stata、SAS、SPSS读取文件

• Hypothesis Tests—Julia中的假设检验包

• Gladfly —Julia编写的灵巧的统计绘图系统。

• Stats—Julia编写的统计测试函数包

• RDataSets —读取R语言中众多可用的数据集的Julia函数包。

• DataFrames —处理表格数据的Julia库。

• Distributions—概率分布及相关函数的Julia包。

• Data Arrays —元素值可以为空的数据结构。

• Time Series—Julia的时间序列数据工具包。

• Sampling—Julia的基本采样算法包

杂项/演示文稿

• DSP —数字信号处理

• JuliaCon Presentations—Julia大会上的演示文稿

• SignalProcessing—Julia的信号处理工具

• Images—Julia的图片库

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。

Matlab

计算机视觉

• Contourlets —实现轮廓波变换及其使用函数的MATLAB源代码

• Shearlets—剪切波变换的MATLAB源码

• Curvelets—Curvelet变换的MATLAB源码（Curvelet变换是对小波变换向更高维的推广，用来在不同尺度角度表示图像。）

• Bandlets—Bandlets变换的MATLAB源码

自然语言处理

• NLP —一个Matlab的NLP库

通用机器学习

• Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits—在MNIST字符数据集上训练一个深度的autoencoder或分类器[深度学习]。

• t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding —获奖的降维技术，特别适合于高维数据集的可视化

• Spider—Matlab机器学习的完整面向对象环境。

• LibSVM —支持向量机程序库

• LibLinear —大型线性分类程序库

• Machine Learning Module —M. A .Girolami教授的机器学习课程，包括PDF，讲义及代码。

• Caffe—考虑了代码清洁、可读性及速度的深度学习框架

• Pattern Recognition Toolbox —Matlab中的模式识别工具包，完全面向对象

数据分析/数据可视化

• matlab_gbl—处理图像的Matlab包

• gamic—图像算法纯Matlab高效实现，对MatlabBGL的mex函数是个补充。

.NET

计算机视觉

• OpenCVDotNet —包装器，使.NET程序能使用OpenCV代码

• Emgu CV—跨平台的包装器，能在Windows, Linus, Mac OS X, iOS, 和Android上编译。

自然语言处理

• Stanford.NLP for .NET —斯坦福大学NLP包在.NET上的完全移植，还可作为NuGet包进行预编译。

通用机器学习

• Accord.MachineLearning —支持向量机、决策树、朴素贝叶斯模型、K-means、高斯混合模型和机器学习应用的通用算法，例如：随机抽样一致性算法、交叉验证、网格搜索。这个包是Accord.NET框架的一部分。

• Vulpes—F#语言实现的Deep belief和深度学习包，它在Alea.cuBase下利用CUDA GPU来执行。

• Encog —先进的神经网络和机器学习框架，包括用来创建多种网络的类，也支持神经网络需要的数据规则化及处理的类。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。

• Neural Network Designer —这是一个数据库管理系统和神经网络设计器。设计器用WPF开发，也是一个UI，你可以设计你的神经网络、查询网络、创建并配置聊天机器人，它能问问题，并从你的反馈中学习。这些机器人甚至可以从网络搜集信息用来输出，或是用来学习。

数据分析/数据可视化

• numl —numl这个机器学习库，目标就是简化预测和聚类的标准建模技术。

• Math.NET Numerics— Math.NET项目的数值计算基础，着眼提供科学、工程以及日常数值计算的方法和算法。支持 Windows, Linux 和 Mac上的 .Net 4.0, .Net 3.5 和 Mono ，Silverlight 5, WindowsPhone/SL 8, WindowsPhone 8.1 以及装有 PCL Portable Profiles 47 及 344的Windows 8， 装有 Xamarin的Android/iOS 。

• Sho — Sho是数据分析和科学计算的交互式环境，可以让你将脚本（IronPython语言）和编译的代码（.NET）无缝连接，以快速灵活的建立原型。这个环 境包括强大高效的库，如线性代数、数据可视化，可供任何.NET语言使用，还为快速开发提供了功能丰富的交互式shell。

Python

计算机视觉

• SimpleCV—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。

自然语言处理

• NLTK —一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序

• Pattern—Python可用的web挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。

• TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API，以NLTK和Pattern为基础，并和两者都能很好兼容。

• jieba—中文断词工具。

• SnowNLP —中文文本处理库。

• loso—另一个中文断词库。

• genius —基于条件随机域的中文断词库。

• nut —自然语言理解工具包。

通用机器学习

• Bayesian Methods for Hackers —Python语言概率规划的电子书

• MLlib in Apache Spark—Spark下的分布式机器学习库。

• scikit-learn—基于SciPy的机器学习模块

• graphlab-create —包含多种机器学习模块的库（回归，聚类，推荐系统，图分析等），基于可以磁盘存储的DataFrame。

• BigML—连接外部服务器的库。

• pattern—Python的web挖掘模块

• NuPIC—Numenta公司的智能计算平台。

• Pylearn2—基于Theano的机器学习库。

• hebel —Python编写的使用GPU加速的深度学习库。

• gensim—主题建模工具。

• PyBrain—另一个机器学习库。

• Crab —可扩展的、快速推荐引擎。

• python-recsys —Python实现的推荐系统。

• thinking bayes—关于贝叶斯分析的书籍

• Restricted Boltzmann Machines —Python实现的受限波尔兹曼机。[深度学习]。

• Bolt —在线学习工具箱。

• CoverTree —cover tree的Python实现，scipy.spatial.kdtree便捷的替代。

• nilearn—Python实现的神经影像学机器学习库。

• Shogun—机器学习工具箱。

• Pyevolve —遗传算法框架。

• Caffe —考虑了代码清洁、可读性及速度的深度学习框架

• breze—深度及递归神经网络的程序库，基于Theano。

数据分析/数据可视化

• SciPy —基于Python的数学、科学、工程开源软件生态系统。

• NumPy—Python科学计算基础包。

• Numba —Python的低级虚拟机JIT编译器，Cython and NumPy的开发者编写，供科学计算使用

• NetworkX —为复杂网络使用的高效软件。

• Pandas—这个库提供了高性能、易用的数据结构及数据分析工具。

• Open Mining—Python中的商业智能工具（Pandas web接口）。

• PyMC —MCMC采样工具包。

• zipline—Python的算法交易库。

• PyDy—全名Python Dynamics，协助基于NumPy, SciPy, IPython以及 matplotlib的动态建模工作流。

• SymPy —符号数学Python库。

• statsmodels—Python的统计建模及计量经济学库。

• astropy —Python天文学程序库，社区协作编写

• matplotlib —Python的2D绘图库。

• bokeh—Python的交互式Web绘图库。

• plotly —Python and matplotlib的协作web绘图库。

• vincent—将Python数据结构转换为Vega可视化语法。

• d3py—Python的绘图库，基于D3.js。

• ggplot —和R语言里的ggplot2提供同样的API。

• Kartograph.py—Python中渲染SVG图的库，效果漂亮。

• pygal—Python下的SVG图表生成器。

• pycascading

杂项脚本/iPython笔记/代码库

• pattern_classification

• thinking stats 2

• hyperopt

• numpic

• 2012-paper-diginorm

• ipython-notebooks

• decision-weights

• Sarah Palin LDA —Sarah Palin关于主题建模的电邮。

• Diffusion Segmentation —基于扩散方法的图像分割算法集合。

• Scipy Tutorials —SciPy教程，已过时，请查看scipy-lecture-notes

• Crab—Python的推荐引擎库。

• BayesPy—Python中的贝叶斯推断工具。

• scikit-learn tutorials—scikit-learn学习笔记系列

• sentiment-analyzer —推特情绪分析器

• group-lasso—坐标下降算法实验，应用于（稀疏）群套索模型。

• mne-python-notebooks—使用 mne-python进行EEG/MEG数据处理的IPython笔记

• pandas cookbook—使用Python pandas库的方法书。

• climin—机器学习的优化程序库，用Python实现了梯度下降、LBFGS、rmsprop、adadelta 等算法。

Kaggle竞赛源代码

• wiki challange —Kaggle上一个维基预测挑战赛 Dell Zhang解法的实现。

• kaggle insults—Kaggle上”从社交媒体评论中检测辱骂“竞赛提交的代码

• kaggle_acquire-valued-shoppers-challenge—Kaggle预测回头客挑战赛的代码

• kaggle-cifar —Kaggle上CIFAR-10 竞赛的代码，使用cuda-convnet

• kaggle-blackbox —Kaggle上blackbox赛代码，关于深度学习。

• kaggle-accelerometer —Kaggle上加速度计数据识别用户竞赛的代码

• kaggle-advertised-salaries —Kaggle上用广告预测工资竞赛的代码

• kaggle amazon —Kaggle上给定员工角色预测其访问需求竞赛的代码

• kaggle-bestbuy_big—Kaggle上根据bestbuy用户查询预测点击商品竞赛的代码（大数据版）

• kaggle-bestbuy_small—Kaggle上根据bestbuy用户查询预测点击商品竞赛的代码（小数据版）

• Kaggle Dogs vs. Cats —Kaggle上从图片中识别猫和狗竞赛的代码

• Kaggle Galaxy Challenge —Kaggle上遥远星系形态分类竞赛的优胜代码

• Kaggle Gender —Kaggle竞赛：从笔迹区分性别

• Kaggle Merck—Kaggle上预测药物分子活性竞赛的代码（默克制药赞助）

• Kaggle Stackoverflow—Kaggle上 预测Stack Overflow网站问题是否会被关闭竞赛的代码

• wine-quality —预测红酒质量。

Ruby

自然语言处理

• Treat—文本检索与注释工具包，Ruby上我见过的最全面的工具包。

• Ruby Linguistics—这个框架可以用任何语言为Ruby对象构建语言学工具。包括一个语言无关的通用前端，一个将语言代码映射到语言名的模块，和一个含有很有英文语言工具的模块。

• Stemmer—使得Ruby可用 libstemmer_c中的接口。

• Ruby Wordnet —WordNet的Ruby接口库。

• Raspel —aspell绑定到Ruby的接口

• UEA Stemmer—UEALite Stemmer的Ruby移植版，供搜索和检索用的保守的词干分析器

• Twitter-text-rb—该程序库可以将推特中的用户名、列表和话题标签自动连接并提取出来。

通用机器学习

• Ruby Machine Learning —Ruby实现的一些机器学习算法。

• Machine Learning Ruby

• jRuby Mahout —精华！在JRuby世界中释放了Apache Mahout的威力。

• CardMagic-Classifier—可用贝叶斯及其他分类法的通用分类器模块。

• Neural Networks and Deep Learning—《神经网络和深度学习》一书的示例代码。

数据分析/数据可视化

• rsruby - Ruby – R bridge

• data-visualization-ruby—关于数据可视化的Ruby Manor演示的源代码和支持内容

• ruby-plot —将gnuplot包装为Ruby形式，特别适合将ROC曲线转化为svg文件。

• plot-rb—基于Vega和D3的ruby绘图库

• scruffy —Ruby下出色的图形工具包

• SciRuby

• Glean—数据管理工具

• Bioruby

• Arel

Misc
杂项

• Big Data For Chimps—大数据处理严肃而有趣的指南书

R

通用机器学习

• Clever Algorithms For Machine Learning

• Machine Learning For Hackers
  

• Machine Learning Task View on CRAN—R语言机器学习包列表，按算法类型分组。

• caret—R语言150个机器学习算法的统一接口

• SuperLearner and subsemble—该包集合了多种机器学习算法

• Introduction to Statistical Learning

数据分析/数据可视化

• Learning Statistics Using R
  

• ggplot2—基于图形语法的数据可视化包。

Scala

自然语言处理

• ScalaNLP—机器学习和数值计算库的套装

• Breeze —Scala用的数值处理库

• Chalk—自然语言处理库。

• FACTORIE—可部署的概率建模工具包，用Scala实现的软件库。为用户提供简洁的语言来创建关系因素图，评估参数并进行推断。

数据分析/数据可视化

• MLlib in Apache Spark—Spark下的分布式机器学习库

• Scalding —CAscading的Scala接口

• Summing Bird—用Scalding 和 Storm进行Streaming MapReduce

• Algebird —Scala的抽象代数工具

• xerial —Scala的数据管理工具

• simmer —化简你的数据，进行代数聚合的unix过滤器

• PredictionIO —供软件开发者和数据工程师用的机器学习服务器。

• BIDMat—支持大规模探索性数据分析的CPU和GPU加速矩阵库。

通用机器学习

• Conjecture—Scalding下可扩展的机器学习框架

• brushfire—scalding下的决策树工具。

• ganitha —基于scalding的机器学习程序库

• adam—使用Apache Avro, Apache Spark 和 Parquet的基因组处理引擎，有专用的文件格式，Apache 2软件许可。

• bioscala —Scala语言可用的生物信息学程序库

• BIDMach—机器学习CPU和GPU加速库。

原文链接： awesome-machine-learning   翻译： 伯乐在线 - toolate

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

译文链接： http://blog.jobbole.com/73806/

Python 神经网络/人工智能开源软件

• 开源的人工智能平台 NuPIC

  随着智能设备的普及，人工智能的研究已经不再局限于学术界，Google、Facebook 等公司都进入这个领域。科技公司的优势是大量的用户，这不仅为机器智能研究提供了大量数据，而且为机器智能的训练提供了现实的场景。由于人工智能是公司竞 争力的重要方面，很难...更多NuPIC信息

  最近更新： NuPIC —— 一个开源的人工智能平台 发布于 1年前

• 开源人工大脑项目 Nengo

  加拿大滑铁卢大学的神经学家和软件工程师表示，这是迄今为止产生的世界上最复杂、最大规模的人类大脑模型模拟。这个名叫Spaun的大脑由250万 个模拟神经元组成，它能执行8种不同类型的任务。这些任务的范围从描摹到计算，再到问题回答和流体推理(fluid reas...更多Nengo信息

  最近更新： 开源超级人工大脑项目 - Nengo 发布于 2年前

• Python 人工智能算法工具包 SimpleAI

  SimpleAI 是 Python 实现的人工智能算法工具包，示例代码： from simpleai.search import SearchProblem, astar GOAL = 'HELLO WORLD' class HelloProblem(SearchProblem): def actions(self, state): if len(state) < len(GOAL): ...更多SimpleAI信息

• 语义网络 ConceptNet

  ConceptNet是一个语义网络，其中包含了大量计算机应该了解的关于这个世界的信息，这些信息有助于计算机做更好的搜索、回答问题以及理解人类的意图。它由一些代表概念的结点构成，这些概念以自然语言的单词或者短语形式表达，并且其中标示了这些概念的关系。...更多ConceptNet信息

• Python机器学习工具包 scikit-learn

  scikit-learn 是一个 Python 的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。更多scikit-learn信息

• 前馈神经网络解决方案 ffnet

  ffnet是一个快速且易于使用的前馈神经网络训练解决方案，采用Python开发。你可以用它来训练，测试，保存，加载，并使用与乙状结肠人工神经网络激活功 能。没有任何周期的网络连接是允许的（不仅是分层）。培训可以与多个优化方案，包括基于遗传alorithm优化...更多ffnet信息

参考网址： http://www.oschina.net/project/tag/401/Neural-Network?lang=25&sort=view

http://www.pybrain.org/

http://lavimo.blog.163.com/blog/static/2149411532013911115316263/

Python(x,y)中没有包括的算法包：

1、基于梯度的最优化方法OpenOpt：http://openopt.org/Welcome

2、遗传算法Pyevolve：https://pypi.python.org/pypi/Pyevolve/0.5

介绍文档：http://ftp.cbi.pku.edu.cn/pub/database/gene3d/gene3d/KG_PG_DATA/p12-perone.pdf

3、神经网络PyBrain：http://pybrain.org/pages/home

4、深度学习Theano：http://deeplearning.net/software/theano/

5.simpleai

6.scikit-learn   http://chentingpc.me/article/?id=1399

   好文档：http://blog.csdn.net/u010218738/article/details/8797508

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_digits_classification.html#example-plot-digits-classification-py