真棒机器学习

精心设计的机器学习框架，图书馆和软件（通过语言）的列表。受到真棒-PHP的启发。其他真棒列表可以在找到真棒，人迷死名单。

如果你想贡献这份清单（请做），给我一个拉请求或联系我@josephmisiti

蟒蛇

自然语言处理

• NLTK - 构建Python程序以处理人类语言数据的领先平台。
• 模式 - Python编程语言的Web挖掘模块。它具有自然语言处理，机器学习等工具。
• TextBlob - 为潜入常见的自然语言处理（NLP）任务提供一致的API。站在NLTK和Pattern的巨大肩膀上，并与两者都很好地搭配。
• jieba - 中文分词工具。
• SnowNLP - 一个处理中文文本的库。
• LOSO -另一个中文分割库。
• 天才 - 基于条件随机场的中文细分市场。
• 坚果 - 自然语言理解工具包

通用机器学习

• 针对黑客的贝叶斯方法 - Book / iPython关于Python中概率编程的笔记本
• Apache Spark中的MLlib - Spark中的分布式机器学习库
• scikit-learn - 一个基于SciPy构建的机器学习Python模块。
• BigML - 联系外部服务器的库。
• 模式 - Python的Web挖掘模块。
• NuPIC - 用于智能计算的Numenta平台。
• Pylearn2 - 基于Theano的机器学习库。
• hebel - GPU加速的Python深度学习库。
• gensim - 人类主题建模。
• PyBrain - 另一个Python机器学习库。
• 螃蟹 - 灵活的快速推荐引擎。
• python-recsys - 用于实现推系统的Python库。
• 思考贝叶斯 - 关于贝叶斯分析的书
• 限制玻尔兹曼机器 - 限制玻尔兹曼机器在Python中。[深度学习]
• 螺栓 - 螺栓在线学习工具箱
• CoverTree - 覆盖树的Python实现，近乎替代scipy.spatial.kdtree
• nilearn - 用Python进行NeuroImaging 的机器学习

数据分析/数据可视化

• SciPy - 基于Python的数学，科学和工程开放源码软件生态系统。
• NumPy - Python的科学计算基础包。
• Numba - Python JIT（及时编译）LLVM，由Cython和NumPy开发人员以科学Python为目标。
• NetworkX - 适用于复杂网络的高效软件。
• Pandas - 提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具的库。
• 开放式挖掘 - Python中的商业智能（BI）（Pandas Web界面）
• PyMC - 马尔可夫链蒙特卡洛采样工具包。
• zipline - 一种Pythonic算法交易库。
• PyDy - Python Dynamics的简称，用于辅助基于NumPy，SciPy，IPython和matplotlib的动态运行建模工作流程。
• SymPy - 符号数学的Python库。
• statsmodels - Python中的统计建模和计量经济学。
• astropy - 一个用于天文学的社区Python库。
• matplotlib - 一个Python 2D绘图库。
• bokeh - Python的交互式Web绘图。
• 情节化 - 为Python和matplotlib协作的网页绘图。
• vincent - Python to Vega翻译器。
• d3py - 基于D3.js的 Python缓存库。
• ggplot - 与R的ggplot2相同的API。
• Kartograph.py - 在Python中渲染美丽的SVG地图。
• pygal - 一个Python SVG Charts Creator。
• pycascading

杂项脚本/ iPython笔记本/代码库

• pattern_classification
• 思考统计2
• hyperopt
• numpic
• 2012年纸diginorm
• IPython的中的笔记本电脑
• 决策权
• Sarah Palin LDA - 主题塑造Sarah Palin电子邮件。
• 扩散分割 - 一组基于扩散方法的图像分割算法
• Scipy教程 - SciPy教程。这已经过时了，请查看scipy-lecture-notes
• Crab - Python的推荐引擎库
• BayesPy - Python中的贝叶斯推理工具
• scikit-learn教程 - 用于学习scikit-learn的系列笔记本
• 情绪分析器 - 推文情感分析器
• group-lasso - 在（Sparse）Group Lasso模型中使用坐标下降算法的一些实验
• mne-python-notebooks - 使用mne-python进行EEG / MEG数据处理的IPython笔记本
• 熊猫烹饪书 - 使用Python的熊猫图书馆的食谱

Kaggle竞争源代码

• wiki challange - 戴尔张解决维基百科对Kaggle的参与挑战的实施方案
• kaggle侮辱 - Kaggle提交的“检测社会评论中的侮辱”
• kaggle_acquire-valued -shoppers-challenge - Kaggle的代码获取有价值的购物者挑战
• kaggle-cifar - Kaggle的CIFAR-10竞赛代码使用cuda-convnet
• kaggle-blackbox - 深度学习变得简单
• kaggle-accelerometer - Kaggle加速度计生物识别竞赛代码
• kaggle-advertised-salaries - 预测来自广告的工作薪水 - Kaggle比赛

C ++

计算视野

• CCV
• OpenCV - OpenCV具有C ++，C，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS。它具有C ++，C，Python，Java和MATLAB接口，支持Windows，Linux，Android和苹果系统。

通用机器学习

• MLPack
• DLIB
• ecogg
• 鲨鱼

红宝石

自然语言处理

• Treat - Text REtrieval和Annotation Toolkit，绝对是迄今为止我遇到的Ruby最全面的工具包
• Ruby语言学 - 语言学是一种为任何语言的Ruby对象构造语言工具的框架。它包含一个通用语言独立前端，一个将语言代码映射到语言名称的模块，以及一个包含各种英语语言实用程序的模块。
• Stemmer - 将libstemmer_c暴露给Ruby
• Ruby Wordnet - 这个库是WordNet的Ruby接口
• Raspel - raspell是一个为红宝石绑定的界面
• UEA Stemmer - UEALite Stemmer的红宝石端口 - 用于搜索和索引的保守词干
• Twitter-text-rb - 在推文中自动链接和提取用户名，列表和主题标签的库

通用机器学习

• Ruby机器学习 - 一些机器学习算法，用Ruby实现
• 机器学习红宝石
• jRuby Mahout - JRuby Mahout是一款在JRuby世界释放Apache Mahout力量的宝石。
• CardMagic分类器 - 允许贝叶斯分类和其他类型分类的通用分类器模块。
• 神经网络和深度学习 - 我的书“神经网络和深度学习”的代码示例[深度学习]

数据分析/数据可视化

• rsruby - Ruby - R桥
• data-visualization-ruby - 我的Ruby Manor介绍数据可视化与Ruby的源代码和支持内容
• ruby-plot - 用于ruby的gnuplot包装器，特别是用于将roc曲线绘制到svg文件中
• plot-rb - 在Vega和D3之上构建的Ruby中的绘图库。
• sc - - 一个美丽的Ruby图形工具包
• SciRuby
• Glean - 一种用于人类的数据管理工具
• Bioruby
• 阿雷尔

杂项

• 大数据为黑猩猩

[R

通用机器学习

• 机器学习的聪明算法
• 机器学习黑客

数据分析/数据可视化

• 学习统计使用R

使用Javascript

自然语言处理

• Twitter-text-js - Twitter文本处理库的JavaScript实现
• NLP.js - JavaScript和coffeescript中的NLP实用程序

数据分析/数据可视化

• D3.js
• 高图表
• NVD3.js
• dc.js
• chartjs
• 酒窝
• amCharts

通用机器学习

• Convnet.js - ConvNetJS是一个Javascript库，用于培训深度学习模型[深度学习]
• Clustering.js - 使用Javascript为Node.js和浏览器实现的集群算法
• 决策树 - NodeJS使用ID3算法实现决策树
• Node.fan的Node- fann - FANN（快速人工神经网络库）绑定
• Kmeans.js - k-means算法的简单Javascript实现，适用于node.js和浏览器
• LDA.js - node.js的LDA主题建模
• Learning.js - 逻辑回归/ c4.5决策树的Javascript实现
• 机器学习 - Node.js的机器学习库
• Node-SVM - 支持向量机nodejs
• 大脑 - JavaScript中的神经网络

斯卡拉

自然语言处理

• ScalaNLP - ScalaNLP是一套机器学习和数字计算库。
• Breeze - Breeze是Scala的数字处​​理库。
• 粉笔 - 粉笔是一种自然语言处理库。
• FACTORIE - FACTORIE是一个可部署概率建模工具包，在Scala中作为软件库实现。它为用户提供简洁的语言，用于创建关系因子图，估计参数和执行推理。

数据分析/数据可视化

• Apache Spark中的MLlib - Spark中的分布式机器学习库
• Scalding - 用于级联的Scala API
• Summing Bird - 使用Scalding和Storm流式MapReduce
• Algebird - 斯卡拉的抽象代数
• xerial - Scala的数据管理工具
• 煨 - 减少你的数据。用于algebird-powered聚合的unix过滤器。
• PredictionIO - PredictionIO，一款面向软件开发人员和数据工程师的机器学习服务器。

通用机器学习

• 猜想 - Scaling中的可伸缩机器学习
• brushfire - 用于烫伤的决策树
• 加尼沙 - 烫伤机器学习
• adam - 基于Apache Avro，Apache Spark和Parquet构建的基因组处理引擎和专业文件格式。Apache 2许可。
• bioscala - Scala编程语言的生物信息学

Java的

自然语言处理

• [CoreNLP]（http://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml） - 斯坦福大学CoreNLP提供了一套自然语言分析工具，可以采用原始的英文文本输入并给出基本的单词形式
• [斯坦福分析器]（http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml） - 自然语言分析器是计算句子的语法结构的程序
• [斯坦福POS标记]（http://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml） - 词性标记（POS Tagger）
• [斯坦福名称实体识别器]（http://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml） - 斯坦福NER是命名实体识别器的Java实现。
• [Stanford Word Segmenter]（http://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml） - 原始文本的标记是许多NLP任务的标准预处理步骤。
• Tregex，Tsurgeon和Semgrex - Tregex是基于树关系和节点上的正则表达式匹配（名称是“树正则表达式”的简称），用于匹配树中的模式的实用程序。
• 斯坦福大学的短语：基于短语的翻译系统
• 斯坦福英语Tokenizer - 斯坦福大学的Phrasal是一种基于Java语言的最先进的统计短语机器翻译系统。
• 斯坦福德令牌正则表达式 - 令牌化器将文本划分为一系列令牌，大致对应于“单词”
• 斯坦福时间标记 - SUTime是一个用于识别和标准化时间表达的库。
• Stanford SPIED - 从未标记的文本中学习实体，以迭代方式使用模式开始
• 斯坦福大学专题建模工具箱 - 为希望对数据集进行分析的社会科学家和其他人提供主题建模工具
• Twitter Text Java - Twitter的文本处理库的Java实现
• MALLET - 基于Java的统计自然语言处理，文档分类，聚类，主题建模，信息提取和其他机器学习应用程序到文本的软件包。
• OpenNLP - 一种用于处理自然语言文本的基于机器学习的工具包。
• LingPipe - 使用计算语言学处理文本的工具包。

通用机器学习

• Apache Spark中的MLlib - Spark中的分布式机器学习库
• Mahout - 分布式机器学习
• 斯坦福分类器 - 分类器是一种机器学习工具，可以将数据项放入k个类中的一个。
• Weka - Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合
• ORYX - 简单的实时大型机器学习基础设施。

数据分析/数据可视化

• Hadoop - Hadoop / HDFS
• Spark - Spark是用于大规模数据处理的快速且通用的引擎。
• Impala - Hadoop的实时查询

走

自然语言处理

• go-porterstemmer - Porter Stemming算法的原生Go clean room实现。
• paicehusk - Golang实现的Paice / Husk Stemming算法
• 雪球 - Goball的Snowball Stemmer。

通用机器学习

• 去学习 - Go的机器学习
• go-pr - Go lang中的模式识别软件包。
• 贝叶斯 - Golang的朴素贝叶斯分类。
• go-galib - 用Go / golang编写的遗传算法库

数据分析/数据可视化

• go-graph - Go / golang语言的图形库。
• SVGo - 用于SVG生成的Go语言库

MATLAB

计算机视觉

• Contourlets - 实现contourlet变换及其效用函数的MATLAB源代码。
• Shearlets - 用于剪切变换的MATLAB代码
• Curvelets - Curvelet变换是用于表示不同尺度和不同角度图像的Wavelet变换的更高维泛化。
• 小波 - 用于bandlet变换的MATLAB代码

自然语言处理

• NLP - 一个用于Matlab的NLP库

通用机器学习

• 在MNIST数字上训练深度自动编码器或分类器 - 在MNIST数字上训练深度自动编码器或分类器[深度学习]
• t-分布式随机相邻嵌入 - t-分布式随机相邻嵌入（t-SNE）是降维的（获奖）技术，特别适用于高维数据集的可视化。
• 蜘蛛 - 蜘蛛旨在成为一个完整的面向对象的Matlab机器学习环境。
• LibSVM - 支持向量机库
• LibLinear - 大线性分类库
• 机器学习模块 - 带有PDF，讲座，代码的机器类

数据分析/数据可视化

• matlab_gbl - MatlabBGL是一个matlab程序包与图形工作。
• gamic - 用于补充MatlabBGL的mex函数的图形算法的高效纯Matlab实现。

朱莉娅

通用机器学习

• PGM - 概率图模型的Julia框架。
• DA - 用于正则判别分析的Julia包
• 回归 - 回归分析的算法（例如线性回归和逻辑回归）
• 局部回归 - 本地回归，如此潇洒！
• 朴素贝叶斯 - 简单朴素贝叶斯在朱莉娅的实现
• 混合模型 - 用于拟合（统计）混合效果模型的Julia包
• 简单的MCMC - 在Julia中实现的基本mcmc采样器
• 距离 - Julia模块进行距离评估
• 决策树 - 决策树分类器和回归器
• 神经 - Julia的神经网络
• MCMC - Julia的MCMC工具
• GLM - Julia中的广义线性模型
• 在线学习
• GLMNet - 使用glmnet装配Lasso / ElasticNet GLM模型的Julia包装
• 聚类 - 聚类数据的基本功能：k-means，dp-means等。
• SVM - 支持Julia的SVM
• 核密度 - 茱莉亚的核密度估计器
• 维数降低 - 维数降低的方法
• NMF - 用于非负矩阵分解的Julia包

自然语言处理

• 主题模型 - Julia的TopicModels
• 文本分析 - 用于文本分析的Julia包

数据分析/数据可视化

• 图布局 - 纯Julia中的图布局算法

• 数据框元数据框的元 - 元编程工具

• Julia数据库 - 用于处理Julia中的表格数据

• 数据读取 - 从Stata，SAS和SPSS读取文件

• 假设检验 - Julia的假设检验

• Gladfly - 狡猾的Julia统计图形。

• 统计 - Julia的统计测试

• RDataSets - Julia包，用于加载R中可用的许多数据集

• DataFrames - 用于在Julia中处理表格数据的库

• 分布 - 概率分布和相关函数的Julia包。

• 数据数组 - 允许缺失值的数据结构

• 时间序列 - Julia的时间序列工具包

• 抽样 - Julia的基本抽样算法

杂项东西/演示文稿

• JuliaCon演讲 - JuliaCon演讲
• SignalProcessing - Julia的信号处理工具
• 图像 - Julia的图像库

积分

• 一些蟒蛇库是从vinta中剪切粘贴的
• 我找到了几个去参考，从这个页面拉到哪里‧
• 转载自：https://github.com/sandbreaker/awesome-machine-learning/blob/master/README.md