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betway必威官网手机版:机器学习必知的15大框架,

来源:http://www.abirdfarm.com 作者:betway必威官网手机版 时间:2019-07-09 13:08

原标题:能源 | 机器学习必知的15大框架,接待补充!

姓名:吴兆阳  学号:14020199009

姓名:石小帆

摘要:任凭你是叁个商讨职员,如故开荒者,亦大概管理者,想要使用机器学习,须求使用准确的工具来兑现。本文介绍了这段时间最盛行10个机械学习框架。

来自:机器学习算法与Python学习

转自CDA数据解析

学号:17021210937

不论是您是贰个探讨人口,还是开荒者,亦或者处理者,想要使用机器学习,须求使用科学的工具来促成。本文介绍了眼下最风靡十多个机器学习框架。

机械学习程序猿是开辟产品和营造算法团队中的一有的,并保管其保证、飞快和成规模地劳作。他们和多少科学家紧凑合营来打探理论知识和行业利用。数据大家和机器学习程序员的关键分歧是:

本文约4000字betway必威官网手机版,**提出阅读8分钟。**

嵌牛导读:机器学习程序猿是付出产品和创设算法团队中的一有个别,并确认保障其保障、快速和成规模地专门的学业。他们和数码物经济学家紧凑合营来明白理论知识和行当应用。数据我们和机械和工具学习程序员的重大分歧是:机器学习程序猿创设、开荒和保安机器学习系统的成品。数据大家实行核算钻探产生有关于机器学习项指标主见,然后剖析来精晓机器学习系统的心路影响。

转载自:

·机器学习程序猿构建、开垦和爱抚机器学习系统的制品。

正文向大家介绍了机器学习中必须明白的16个大框架。

嵌牛鼻子:机器学习框架

机械学习技术员是支付产品和营造算法团队中的一有个别,并保险其保证、飞快和成规模地干活。他们和多少化学家紧凑协作来打听理论知识和行当使用。数据大家和机器学习程序员的主要区别是:

·数据大家实行核查研讨产生有关于机器学习项目标主张,然后分析来精晓机器学习系统的心路影响。

机械学习程序猿是支付产品和营造算法团队中的一有的,并保险其保障、快速和成规模地干活。他们和多少化学家紧凑合营来打听理论知识和行当使用。数据大家和机器学习技术员的尤为重要差距是:

嵌牛提问:机器学习有啥样重大框架?

(有微量删减)

机械学习程序猿营造、开采和保卫安全机器学习系统的成品。

上面是机器学习的框架介绍:

  • 机械学习程序员营造、开荒和保卫安全机器学习系统的产品。
  • 数据大家开始展览应用钻探钻探产生有关于机器学习项指标主张,然后剖判来精通机器学习连串的胸襟影响。

嵌牛正文:

【嵌牛导读】:随着人工智能的敏捷发展,机器学习也变得非常红,越多的人初阶加入这几个圈子。

数量大家实行调研变成有关于机器学习项指标主张,然后深入分析来精通机器学习系统的衡量影响。

1.Apache Singa 是贰个用来在大型数据集上磨炼深度学习的通用布满式深度学习平台,它是基于分层抽象的简要开辟模型设计的。它还援救各类当前风靡的纵深学习模型,有前馈模型(卷积神经互联网,CNN),能量模型(受限玻尔兹曼机,RBM和循环神经互联网,奇骏NN),还为用户提供了过多内嵌层。

下边是机械学习的框架介绍:

1.Apache Singa是三个用于在巨型数据集上练习深度学习的通用遍及式深度学习平台,它是基于分层抽象的简约开采模型设计的。它还援助各样当前盛行的深浅学习模型,有前馈模型(卷积神经互联网,CNN),能量模型(受限玻尔兹曼机,RBM和循环神经网络,CR-VNN),还为用户提供了成百上千内嵌层。

【嵌牛鼻子】:机器学习,学习框架

上边是学习框架的介绍:

2.亚马逊 Machine Learning(AML)是一种让各个等级使用机器学习手艺的开荒职员可轻便通晓的二个劳动,提供了视觉工具和带路,能够指点您在无需读书复杂的机械学习算法和技艺的景观下树立机器学习。

1. Apache Singa 是贰个用来在巨型数据集上演习深度学习的通用遍布式深度学习平台,它是基于分层抽象的粗略开采模型设计的。

2.Amazon Machine Learning(AML)是一种让各种等级使用机器学习本事的开垦职员可轻易精通的叁个劳动,提供了视觉工具和指导,能够指点您在不必读书复杂的机械学习算法和本领的图景下树立机器学习。

【嵌牛提问】:既然初步了机器学习的就学,那么学习中的小同伙,你们有未有理会到当中很首要的片段框架呢?

  1. Apache Singa

3.Azure ML Studio允许微软Azure的用户成立和教练模型,随后将那些模型转化为能被别的服务使用的API。固然你能够将协和的Azure存款和储蓄链接到越来越大模型的服务,可是各种账户模型数据的囤积体积最多不抢先10GB。在Azure中有大量的算法可供使用,那要感激微松软一部分第三方。乃至你都无需登记账号,就能够无名登入,使用Azure ML Studio服务长达8钟头。

它还援助种种当前风行的吃水学习模型,有前馈模型(卷积神经互连网,CNN),能量模型(受限玻尔兹曼机,RBM和循环神经网络,WranglerNN),还为用户提供了重重内嵌层。

3.Azure ML Studio允许微软Azure的用户创造和教练模型,随后将这么些模型转化为能被其余服务使用的API。尽管你能够将和煦的Azure存款和储蓄链接到越来越大模型的服务,可是各类账户模型数据的蕴藏体量最多不超越10GB。在Azure中有大批量的算法可供使用,那要谢谢微软和局部第三方。乃至你都无需登记账号,就能够无名氏登陆,使用Azure ML Studio服务长达8钟头。

【嵌牛正文】:

是二个用于在大型数据集上磨炼深度学习的通用布满式深度学习平台,它是基于分层抽象的简单开采模型设计的。它还帮助各类当前风靡的纵深学习模型,有前馈模型(卷积神经网络,CNN),能量模型(受限玻尔兹曼机,RBM和循环神经互联网,揽胜NN),还为用户提供了十分多内嵌层。

4.Caffe是由Berkeley视觉学习中央(BLVC)和社区进献者们依照BSD-2-协议开垦的一个纵深学习框架,它秉承“表示、成效和模块化”的开销思想。模型和重组优化通过布署并非硬编码完毕,况兼用户可根据供给在CPU管理和GPU管理时期开始展览切换,Caffe的高效性使其在实施斟酌和家事布局中的表现很全面,使用单个NVIDIA K40 GPU管理器每一日就可以管理超过五千万张图像 。

2. Amazon Machine Learning(AML)是一种让各样级别使用机器学习技巧的开荒人士可轻便精通的多个劳务,提供了视觉工具和带路,能够辅导您在不必读书复杂的机械学习算法和技巧的意况下树立机器学习。

4.Caffe是由贝克莱视觉学习宗旨(BLVC)和社区进献者们依照BSD-2-协议开发的五个纵深学习框架,它秉承“表示、效用和模块化”的支付观念。模型和组合优化通过配备并非硬编码实现,并且用户可依据须求在CPU管理和GPU处理期间张开切换,Caffe的高效性使其在调研和家事布局中的展现很完美,使用单个NVIDIA K40 GPU管理器每日就可以管理超越4000万张图像 。

机械学习程序员是支付产品和营造算法团队中的一有的,并保证其保证、火速和成规模地劳作。他们和数据地管理学家紧密合作来打听理论知识和行当使用。数据大家和机器学习程序猿的首要性差距是:

  1. Amazon Machine Learning(AML)

5.H2O使人轻便地行使数学和展望深入分析来化解现行反革命极具挑衅性的商业难题,它神奇的重组了日前在别的机器学习平台还未被利用的独有特色:最棒开源才能,易于使用的WebUI和熟谙的分界面,辅助广大的数据库和分歧文件类型。用H2O,你可以选拔现成的言语和工具。其余,也仍是能够无缝扩充到Hadoop情形中。

3. Azure ML Studio允许微软Azure的用户创设和教练模型,随后将那几个模型转化为能被别的服务使用的API。尽管你能够将本身的Azure存款和储蓄链接到越来越大模型的劳动,但是各样账户模型数据的蕴藏体量最多不超过10GB。在Azure中有雅量的算法可供使用,这要感激微软乎乎一些第三方。乃至你都无需注册账号,就能够无名登陆,使用Azure ML Studio服务长达8时辰。

5.H2O使人轻易地运用数学和展望深入分析来消除现行反革命极具挑衅性的购销难点,它奇妙的构成了当前在别的机器学习平台还未被选择的只有特色:最好开源本事,易于使用的WebUI和纯熟的分界面,帮忙相近的数据库和见仁见智文件类型。用H2O,你能够利用现成的语言和工具。别的,也还足以无缝扩张到Hadoop情形中。

机器学习程序猿营造、开辟和掩护机器学习体系的出品。

是一种让各个等级使用机器学习本事的开荒人士可轻便掌握的三个服务,提供了视觉工具和开端,能够指引您在无需读书复杂的机械学习算法和技巧的事态下创设机器学习。

6.Massive Online Analysis (MOA)是近些日子最受招待的数据流开采开源框架,具备三个百般活跃的社区。它涵盖一文山会海的机器学习算法(分类,回归,聚类,离群检查测试,概念漂移检验和推荐系统)和批评工具。和WEKA 项目雷同,MOA 也是用Java编写,但增添性更加好。

4. Caffe是由Berkeley视觉学习中央(BLVC)和社区进献者们依照BSD-2-协议开采的一个纵深学习框架,它秉承“表示、功能和模块化”的付出观念。模型和组成优化通过铺排并非硬编码完毕,况且用户可依照须要在CPU管理和GPU管理时期张开切换,Caffe的高效性使其在推行研商和家事布局中的表现很周全,使用单个NVIDIA K40 GPU管理器天天就能够管理超越陆仟万张图像 。

6.Massive Online Analysis (MOA)是日前最受应接的数据流开掘开源框架,拥有贰个分外活跃的社区。它满含一名目许多的机器学习算法(分类,回归,聚类,离群检查实验,概念漂移检查测量检验和推荐系统)和商议工具。和WEKA项目同样,MOA 也是用Java编写,但扩张性越来越好。

数码我们进行核准研究产生有关于机器学习项指标主见,然后深入分析来精晓机器学习系统的心地影响。

  1. Azure ML Studio

7.MLlib (斯Parker)是Apache 斯Parker的机械学习库,目标是让机器学习于旧贯彻可伸缩性和易操作性,它由遍布的求学算法和实用程序组成,蕴涵分类、回归、聚类,协同过滤、降维,同期包罗底层优化原生语言和高层管道API。

5.H2O使人轻便地使用数学和预测剖判来消除现行反革命极具挑战性的生意难点,它巧妙的咬合了当前在其他机器学习平台还未被采纳的只有特色:最好开源技巧,易于使用的WebUI和纯熟的分界面,帮衬附近的数据库和见仁见智文件类型。用H2O,你能够动用现存的语言和工具。另外,也还足以无缝扩充到Hadoop情形中。

7.MLlib (Spark)是Apache 斯Parker的机械学习库,目标是让机器学习于旧贯彻可伸缩性和易操作性,它由遍布的就学算法和实用程序组成,包蕴分类、回归、聚类,协同过滤、降维,同时包涵底层优化原生语言和高层管道API。

上面是机器学习的框架介绍:

8.Mlpack是一个基于C 的根底学习库 ,最早于二零一三年生产,据库的开荒者声称,它秉承“可扩充性、高效性和易用性”的眼光来规划的。实践mlpack有二种艺术:通过急迅管理大致的“黑盒”操作命令行试行的缓存,大概借助C API管理相比较复杂的行事。mlpack可提供轻易的能被重组到大型的机械学习解决方案中的命令行程序和C 的类。

6. Massive Online Analysis (MOA)是眼下最受款待的数据流发现开源框架,具备一个可怜活跃的社区。它包括一密密麻麻的机器学习算法(分类,回归,聚类,离群检查评定,概念漂移检查测验和推荐系统)和研商工具。和WEKA项目雷同,MOA 也是用Java编写,但增添性越来越好。

betway必威官网手机版:机器学习必知的15大框架,机器学习必知的十中国共产党第五次全国代表大会框架。8.Mlpack是一个根据C 的基础学习库 ,最早于贰零壹贰年推出,据库的开拓者声称,它秉承“可扩大性、高效性和易用性”的意见来设计的。实践Mlpack有二种方式:通过快速管理大约的“黑盒”操作命令行试行的缓存,或然借助C API处理相比复杂的劳作。Mlpack可提供容易的能被重组到大型的机械学习消除方案中的命令行程序和C 的类。

1.Apache Singa 是多少个用来在大型数据集上磨练深度学习的通用布满式深度学习平台,它是根据分层抽象的大约开采模型设计的。它还帮忙种种当前风靡的纵深学习模型,有前馈模型(卷积神经网络,CNN),能量模型(受限玻尔兹曼机,RBM和循环神经网络,PRADONN),还为用户提供了非常的多内嵌层。

同意微软Azure的用户创造和陶冶模型,随后将那么些模型转化为能被其他服务应用的API。尽管你可以将和谐的Azure存款和储蓄链接到越来越大模型的服务,不过各类账户模型数据的仓库储存体积最多不超越10GB。在Azure中有雅量的算法可供使用,那要多谢微软塌塌部分第三方。以至你都无需登记账号,就足以无名登入,使用Azure ML Studio服务长达8钟头。

9.Pattern是Python编制程序语言的web开掘组件,有数量发掘工具( Google、Facebook、Wikipedia API,网络爬虫,HTML DOM解析器),自然语言管理(词性注脚,n-gram寻觅,情绪深入分析,WordNet接口),机器学习(向量空间模型,聚类,援助向量机),网络深入分析和可视化。

7. MLlib (Spark)是Apache Spark的机械学习库,指标是让机器学习于旧贯彻可伸缩性和易操作性,它由分布的学习算法和实用程序组成,满含分类、回归、聚类,协同过滤、降维,同期蕴涵底层优化原生语言和高层管道API。

9.Pattern是Python编制程序语言的web发掘组件,有数量发现工具( Google、Twitter 、Wikipedia API,互连网爬虫,HTML DOM深入分析器),自然语言处理(词性注解,n-gram寻觅,心绪分析,WordNet接口),机器学习(向量空间模型,聚类,帮助向量机),互连网分析和可视化。

2.亚马逊(Amazon) Machine Learning(AML)是一种让各类等级使用机器学习技巧的开垦人士可轻巧精通的叁个劳务,提供了视觉工具和教导,能够引导您在不必读书复杂的机器学习算法和本事的气象下创造机器学习。

  1. Caffe

10.Scikit-learn为了数学和不易工作,基于现成的多少个Python包(Numpy,SciPy和matplotlib)拓展了Python的利用限制。最终身成的库既可用来交互式专门的学业台应用程序,也可停放到别的软件中开始展览复用。该工具包基于BSD协议,是完全无需付费开源的,因而丰富的吐放和重新利用。Scikit-learn中包括多样用来机器学习职分的工具,如聚类,分类,回归等。Scikit-learn是由具备大多开垦者和机器学习专家的大型社区支出的,因而,Scikit-learn中遥遥超越的本领往往会在不短期内被支付出来。

8. Mlpack是多个依照C 的底子学习库 ,最早于二〇一二年推出,据库的开拓者声称,它秉承“可扩张性、高效性和易用性”的理念来规划的。试行Mlpack有三种办法:通过飞快管理大概的“黑盒”操作命令行实践的缓存,可能借助C API管理相比复杂的劳作。Mlpack可提供简单的能被整合到大型的机械学习搞定方案中的命令行程序和C 的类。

10.Scikit-Learn为了数学和不易职业,基于现成的多少个Python包(Numpy,SciPy和matplotlib)拓展了Python的施用限制。最后生成的库既可用以交互式职业台应用程序,也可放置到别的软件中实行复用。该工具包基于BSD协议,是完全免费开源的,可另行利用。Scikit-Learn中包罗三种用以机器学习职分的工具,如聚类,分类,回归等。Scikit-Learn是由全体众多开辟者和机械学习专家的重型社区开采的,因而,Scikit-Learn中抢先的技术往往会在比很短期内被支付出来。

3.Azure ML Studio同意微软Azure的用户创设和教练模型,随后将那些模型转化为能被别的服务应用的API。固然你能够将自个儿的Azure存款和储蓄链接到越来越大模型的劳动,但是每一种账户模型数据的储存体积最多不超越10GB。在Azure中有雅量的算法可供使用,那要谢谢微细软一部分第三方。乃至你都无需登记账号,就能够无名登入,使用Azure ML Studio服务长达8钟头。

11.Shogu是最早的机械学习库之一,它创建于壹玖玖玖年,用C 开拓,但并不局限于C 景况。借助SWIG库,Shogun适用于种种语言意况,如Java,Python,c#,Ruby,Escort,Lua,Octave和Mablab。Shogun 意在面向相近的一定项目和上学布置情状张开联合的广阔学习,如分类,回归或探寻性数据解析。

9. Pattern是Python编制程序语言的web发掘组件,有数量发掘工具( 谷歌、照片墙 、Wikipedia API,互联网爬虫,HTML DOM分析器),自然语言处理(词性标明,n-gram寻找,心理解析,WordNet接口),机器学习(向量空间模型,聚类,帮助向量机),网络分析和可视化。

11.Shogubetway必威官网手机版:机器学习必知的15大框架,机器学习必知的十中国共产党第五次全国代表大会框架。是最早的机械学习库之一,它创造于一九九七年,用C 开采,但并不局限于C 景况。借助SWIG库,Shogun适用于种种语言情况,如Java,Python,c#,Ruby,PRADO,Lua,Octave和Mablab。Shogun目的在于面向广大的一定项目和读书安排景况开始展览统一的广高校习,如分类,回归或探究性数据分析。

4.Caffe是由Berkeley视觉学习主旨(BLVC)和社区进献者们根据BSD-2-协议开垦的二个纵深学习框架,它秉承“表示、效用和模块化”的支付理念。模型和构成优化通过配备并不是硬编码实现,何况用户可依据须要在CPU处理和GPU管理时期举办切换,Caffe的高效性使其在调研和家事布局中的表现很完美,使用单个NVIDIA K40 GPU管理器每一日就可以管理超越五千万张图像 。

是由Berkeley视觉学习大旨(BLVC)和社区进献者们依赖BSD-2-协议开荒的一个纵深学习框架,它秉承“表示、作用和模块化”的成本思想。模型和重组优化通过布置并非硬编码实现,而且用户可依据供给在CPU管理和GPU管理时期开始展览切换,Caffe的高效性使其在尝试研讨和家事布局中的展现很完善,使用单个NVIDIA K40 GPU管理器每日就能够管理超过五千万张图像 。

12.TensorFlow是一个用到数据流图实行数值运算的开源软件库,它达成了数据流图,当中,张量(“tensors”)可由一多种图片描述的算法来拍卖,数据在该体系中的变化被称作“流”,由此而得名。数据流可用C 或Python编码后在CPU或GPU的道具上运维。

10. Scikit-Learn为了数学和科学工作,基于现存的多少个Python包(Numpy,SciPy和matplotlib)拓展了Python的选用范围。最后生成的库既可用来交互式工作台应用程序,也可放置到别的软件中张开复用。该工具包基于BSD协议,是完全无需付费开源的,可重复使用。Scikit-Learn中蕴含各类用来机器学习职责的工具,如聚类,分类,回归等。Scikit-Learn是由具备大多开采者和机器学习专家的巨型社区支出的,由此,Scikit-Learn中超过的本事往往会在十分的短期内被开采出来。

12.TensorFlow是二个选择数据流图举行数值运算的开源软件库,它达成了数量流图,个中,张量(“tensors”)可由一多级图片描述的算法来管理,数据在该系统中的变化被誉为“流”,由此而得名。数据流可用C 或Python编码后在CPU或GPU的设施上运转。

5.H2O使人轻便地采纳数学和展望剖判来缓和现行反革命极具挑衅性的购买出卖难题,它美妙的结合了当下在任何机器学习平台还未被运用的只有特色:最好开源手艺,易于使用的WebUI和熟习的分界面,协助广大的数据库和分化文件类型。用H2O,你能够行使现存的言语和工具。别的,也还能无缝扩张到Hadoop景况中。

  1. H2O

13.Theano是多少个依照BSD协议公布的可定义、可优化和可数值总括的Phython库。使用Theano也得以达到规定的标准与用C达成大额管理的进程相抗衡,是永葆高效机器学习的算法。

11. Shogu是最早的机器学习库之一,它创制于壹玖玖陆年,用C 开垦,但并不局限于C 意况。借助SWIG库,Shogun适用于种种语言情形,如Java,Python,c#,Ruby,陆风X8,Lua,Octave和Mablab。Shogun 意在面向广大的特定项目和读书安插遭遇开始展览统一的常见学习,如分类,回归或搜求性数据深入分析。

13.Theano是二个基于BSD协议发布的可定义、可优化和可数值总结的Phython库。使用Theano也能够达到与用C实现大数目管理的快慢相抗衡,是支撑高速机器学习的算法。

6.Massive Online Analysis (MOA)是近来最受应接的数据流开采开源框架,具有三个百般活跃的社区。它涵盖一文山会海的机械学习算法(分类,回归,聚类,离群检验,概念漂移检验和推荐系统)和商议工具。和WEKA项目雷同,MOA 也是用Java编写,但扩展性越来越好。

14.Torch是一种常见协理把GPU放在第三个人的机器学习算法的科学总括框架。由于采纳了简便急迅的本子语言LuaJIT和后面部分的C/CUDA来落到实处,使得该框架易于使用且连忙。Torch指标是让您通过极端简约的进度、最大的八面后珑和速度构建和睦的不错算法。Torch是在Lua社区内开荒的,具备三个强大的生态社区驱动库包设计机器学习、Computer视觉、复信号管理,并行处理,图像,摄像,音频和网络等。

12. TensorFlow是三个使用数据流图举办数值运算的开源软件库,它完结了数额流图,当中,张量(“tensors”)可由一文山会海图片描述的算法来拍卖,数据在该种类中的变化被堪称“流”,因此而得名。数据流可用C 或Python编码后在CPU或GPU的装置上运维。

14.Torch是一种普及援助把GPU放在第3位的机械学习算法的科学总括框架。由于选取了回顾快捷的剧本语言LuaJIT和尾部的C/CUDA来贯彻,使得该框架易于使用且火速。Torch指标是令你通过极端轻易的长河、最大的狡滑和进度创建自身的科学算法。Torch是基于Lua开采的,具有二个硕大的生态社区驱动库包设计机器学习、Computer视觉、数字信号处理,并行管理,图像,摄像,音频和网络等。

7.MLlib (斯Parker)是Apache 斯Parker的机械学习库,目标是让机器学习于旧贯彻可伸缩性和易操作性,它由广泛的读书算法和实用程序组成,包含分类、回归、聚类,协同过滤、降维,同一时候总结底层优化原生语言和高层管道API。

使人轻松地使用数学和预测剖析来化解现行反革命极具挑战性的生意难题,它神奇的咬合了当前在别的机器学习平台还未被采纳的独有特色:最棒开源本事,易于使用的WebUI和熟稔的分界面,协助周边的数据库和见仁见智文件类型。用H2O,你能够动用现存的语言和工具。其余,也还足以无缝增加到Hadoop情况中。

15.Veles是一套用C 开拓的面向深层学习应用程序的分布式平台,然而它利用Python在节点间活动操作与合营职务。在连带数据聚集到该集群此前,可对数据开始展览剖析与机关标准化调节,且REST API允许将各已陶冶模型马上增添至生产条件当中,它重视于质量和灵活性。Veles差不离从未硬编码,可对具备大面积肯定的拓扑结构举办磨炼,如全卷积神经互联网,卷积神经网络,循环神经网络等。

13. Theano是四个依据BSD协议发表的可定义、可优化和可数值计算的Phython库。使用Theano也足以达标与用C达成大数目管理的速度相抗衡,是帮忙高速机器学习的算法。

15.Veles是一套用C 开荒的面向深层学习应用程序的分布式平台,然则它利用Python在节点间活动操作与同盟职分。在连锁数据汇总到该集群在此以前,可对数码举行解析与机动标准化调度,且REST API允许将各已磨炼模型立时增多至生产境况当中,它重申于品质和灵活性。Veles大概平昔不硬编码,可对具有科学普及料定的网络拓扑结构进行练习,如全卷积神经网络,卷积神经网络,循环神经网络等。

8.Mlpack是多个基于C 的功底学习库 ,最早于二〇一二年生产,据库的开采者声称,它秉承“可扩张性、高效性和易用性”的视角来布署的。实行Mlpack有二种方法:通过急迅管理大约的“黑盒”操作命令行实践的缓存,大概借助C API管理比较复杂的办事。Mlpack可提供轻易的能被整合到大型的机器学习化解方案中的命令行程序和C 的类。

  1. Massive Online Analysis (MOA)

在商量中告诉大家越多关于你欢跃的机械学习框架。

14. Torch是一种常见帮衬把GPU放在第四个人的机器学习算法的科学总结框架。由于采取了简约急忙的本子语言LuaJIT和尾部的C/CUDA来促成,使得该框架易于使用且急迅。Torch目的是让您通过极端简约的进度、最大的百步穿杨和速度建商谈谐的准确算法。Torch是基于Lua开垦的,具有三个宏大的生态社区驱动库包设计机器学习、计算机视觉、功率信号管理,并行管理,图像,摄像,音频和网络等。

9.Pattern是Python编制程序语言的web开采组件,有数量开掘工具( Google、Twitter、Wikipedia API,互联网爬虫,HTML DOM分析器),自然语言处理(词性标明,n-gram搜索,情绪分析,WordNet接口),机器学习(向量空间模型,聚类,帮忙向量机),网络分析和<canvas>可视化。

小编介绍:Devendra Desale(@DevendraDesale)是壹人近来致力文本开采和大数据技能的数量精确学士,也对市廛架议和数量驱动感兴趣。业余时间,喜欢到场团聚和茫然的孤注一掷。

15. Veles是一套用C 开荒的面向深层学习应用程序的布满式平台,但是它选用Python在节点间活动操作与协作职分。在连锁数据聚集到该集群从前,可对数码举行辨析与机动标准化调节,且REST API允许将各已磨练模型登时加多至生产境遇个中,它强调于品质和灵活性。Veles几乎一直不硬编码,可对具备科学普及承认的互联网拓扑结构进行磨炼,如全卷积神经网络,卷积神经网络,循环神经互连网等。

10.Scikit-Learn为了数学和不错职业,基于现存的多少个Python包(Numpy,SciPy和matplotlib)拓展了Python的运用范围。最后生成的库既可用以交互式职业台应用程序,也可停放到别的软件中实行理并答复用。该工具包基于BSD协议,是完全免费开源的,可再度使用。Scikit-Learn中带有四种用以机器学习职责的工具,如聚类,分类,回归等。Scikit-Learn是由具有非常多开拓者和机械学习专家的特大型社区支付的,因而,Scikit-Learn中超越的技艺往往会在不够长期内被开拓出来。

是眼前最受接待的数据流开采开源框架,具备七个极度活跃的社区。它含有一雨后春笋的机械学习算法(分类,回归,聚类,离群检查评定,概念漂移检测和引入系统)和评价工具。和WEKA项目同样,MOA 也是用Java编写,但扩张性更加好。

本文由阿里云云栖社区团队翻译。

参考链接:

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正文转自: style="font-size: 16px;">机器学习算法与Python学习 群众号;

11.Shogu是最早的机械学习库之一,它成立于壹玖玖捌年,用C 开拓,但并不局限于C 情形。借助SWIG库,Shogun适用于各样语言情状,如Java,Python,c#,Ruby,PRADO,Lua,Octave和Mablab。Shogun 意在面向周围的一定项目和学习布置碰着开始展览统一的广大学习,如分类,回归或研究性数据深入分析。

  1. MLlib (Spark)

作品原标题《Top 15 Frameworks for Machine Learning Experts》,笔者:Devendra Desale,译者:Mags,审阅查对:袁虎。

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12.TensorFlow是八个使用数据流图实行数值运算的开源软件库,它达成了数码流图,当中,张量(“tensors”)可由一层层图片描述的算法来拍卖,数据在该系统中的变化被堪当“流”,因此而得名。数据流可用C 或Python编码后在CPU或GPU的设备上运营。

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13.Theano是一个基于BSD协议发表的可定义、可优化和可数值总计的Phython库。使用Theano也得以完毕与用C达成大数据管理的进程相抗衡,是永葆高效机器学习的算法。

是Apache Spark的机械学习库,指标是让机器学习惯彻可伸缩性和易操作性,它由广泛的求学算法和实用程序组成,包涵分类、回归、聚类,协同过滤、降维,同期归纳底层优化原生语言和高层管道API。

主要编辑:

14.Torch是一种常见帮助把GPU放在第肆位的机器学习算法的科学计算框架。由于选拔了轻松急速的本子语言LuaJIT和尾巴部分的C/CUDA来贯彻,使得该框架易于使用且连忙。Torch目的是让您通过极端简单的长河、最大的油滑和速度创立和谐的正确性算法。Torch是基于Lua开拓的,具备多少个庞然大物的生态社区驱动库包设计机器学习、Computer视觉、时域信号管理,并行处理,图像,摄像,音频和网络等。

  1. Mlpack

15.Veles是一套用C 开荒的面向深层学习应用程序的布满式平台,但是它利用Python在节点间活动操作与搭档职分。在相关数据汇总到该集群以前,可对数据开始展览辨析与机关规范化调节,且REST API允许将各已练习模型即刻增加至生产条件当中,它重申于质量和灵活性。Veles差十分少未有硬编码,可对具备大范围鲜明的网络拓扑结构进行陶冶,如全卷积神经网络,卷积神经互连网,循环神经互联网等。

是二个依照C 的底子学习库 ,最早于二零一一年推出,据库的开垦者声称,它秉承“可扩大性、高效性和易用性”的观点来安顿的。实施Mlpack有两种办法:通过火速管理大致的“黑盒”操作命令行执行的缓存,只怕借助C API管理比较复杂的办事。Mlpack可提供简单的能被整合到大型的机器学习化解方案中的命令行程序和C 的类。

  1. Pattern

是Python编制程序语言的web开掘组件,有数据发现工具( Google、推特(Twitter)、Wikipedia API,网络爬虫,HTML DOM分析器),自然语言管理(词性标明,n-gram找寻,心思剖析,WordNet接口),机器学习(向量空间模型,聚类,援救向量机),网络深入分析和<canvas>可视化。

  1. Scikit-Learn

为了数学和不利职业,基于现成的多少个Python包(Numpy,SciPy和matplotlib)拓展了Python的应用范围。最后生成的库既可用以交互式工作台应用程序,也可停放到别的软件中进行复用。该工具包基于BSD协议,是完全无需付费开源的,可再度使用。Scikit-Learn中隐含二种用以机器学习职责的工具,如聚类,分类,回归等。Scikit-Learn是由全体很多开拓者和机械学习专家的特大型社区支付的,由此,Scikit-Learn中当先的技艺往往会在不长时间内被开荒出来。

  1. Shogu

是最早的机器学习库之一,它创设于1997年,用C 开荒,但并不囿于于C 蒙受。借助SWIG库,Shogun适用于各样语言遭遇,如Java,Python,c#,Ruby,ENVISION,Lua,Octave和Mablab。Shogun 意在面向左近的特定类型和学习安插遭受开展统一的相近学习,如分类,回归或探寻性数据深入分析。

  1. TensorFlow

是二个接纳数据流图举行数值运算的开源软件库,它完毕了数码流图,在那之中,张量(“tensors”)可由一名目许多图片描述的算法来拍卖,数据在该种类中的变化被称为“流”,由此而得名。数据流可用C 或Python编码后在CPU或GPU的设施上运维。

  1. Theano

是四个依据BSD协议发布的可定义、可优化和可数值计算的Phython库。使用Theano也得以完毕与用C实现大数量管理的进程相抗衡,是永葆急迅机器学习的算法。

  1. Torch

是一种广泛协助把GPU放在第4位的机器学习算法的科学总结框架。由于应用了简短便捷的脚本语言LuaJIT和尾巴部分的C/CUDA来贯彻,使得该框架易于使用且高效。Torch目的是让您通过极端轻便的长河、最大的灵活性和进程营造协和的不利算法。Torch是基于Lua开垦的,具有八个庞然大物的生态社区驱动库包设计机器学习、Computer视觉、时域信号管理,并行管理,图像,摄像,音频和互连网等。

  1. Veles

是一套用C 开采的面向深层学习应用程序的布满式平台,可是它利用Python在节点间活动操作与合营职责。在连带数据汇总到该集群以前,可对数据开始展览分析与机动规范化调解,且REST API允许将各已磨炼模型立时增添至生产条件个中,它重申于品质和灵活性。Veles大致平昔不硬编码,可对具备科学普及承认的互连网拓扑结构实行操练,如全卷积神经网络,卷积神经互连网,循环神经互联网等。

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