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本文鏈接地址: 機(jī)器學(xué)習(xí)各語(yǔ)言領(lǐng)域工具庫(kù)中文版匯總

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以下是根據(jù)不同語(yǔ)言類型和應(yīng)用領(lǐng)域收集的各類工具庫(kù)，持續(xù)更新中。

C

通用機(jī)器學(xué)習(xí)

• 推薦人 -一個(gè)產(chǎn)品推薦的?語(yǔ)言庫(kù)，利用了協(xié)同過濾。

計(jì)算機(jī)視覺

• CCV – C / Cached /核心計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)，是一個(gè)現(xiàn)代化的計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)。
• VLFeat – VLFeat是開源的計(jì)算機(jī)視覺算法庫(kù)，有Matlab工具箱。

C ++

計(jì)算機(jī)視覺

• OpenCV – 最常用的視覺庫(kù)。有C ++，C，Python以及Java接口），支持Windows，Linux，Android和Mac OS。
• DLib – DLib有C ++和Python臉部識(shí)別和物體檢測(cè)接口。
• EBLearn – Eblearn是一個(gè)面向?qū)ο蟮腃 ++庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
• VIGRA – VIGRA是一個(gè)跨平臺(tái)的機(jī)器視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，可以處理任意維度的數(shù)據(jù)，有Python接口。

通用機(jī)器學(xué)習(xí)

• MLPack – 可拓展的C ++機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。
• DLib – 設(shè)計(jì)為方便嵌入到其他系統(tǒng)中。
• encog-CPP
• 鯊魚
• Vowpal Wabbit（VW） – 快速的核心外學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
• sofia-ml – 快速增量算法套件。
• 幕府將軍 – 學(xué)徒機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱
• Caffe – 深度學(xué)習(xí)框架，結(jié)構(gòu)清晰，可讀性好，速度快。
• CXXNET – 精簡(jiǎn)的框架，核心代碼不到1000行。
• XGBoost – 為并行計(jì)算優(yōu)化過的梯度提升庫(kù)。
• CUDA – 這是一個(gè)快速的C ++ / CUDA實(shí)現(xiàn)卷積[DEEP LEARNING]
• Stan – 一種使用哈密爾頓蒙特卡洛取樣執(zhí)行完全貝葉斯統(tǒng)計(jì)推理的概率編程語(yǔ)言
• BanditLib – 一個(gè)簡(jiǎn)單的多武裝強(qiáng)盜圖書館。
• Timbl – 實(shí)現(xiàn)了多個(gè)基于內(nèi)存的算法，其中IB1-IG（KNN分類算法）和IGTree（決策樹）在NLP中廣泛應(yīng)用。

自然語(yǔ)言處理

• MIT信息提取工具包 – C，C ++和Python工具，用來(lái)命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取。
• CRF ++ – 條件隨機(jī)場(chǎng)的開源實(shí)現(xiàn)，可以用作分詞，詞性標(biāo)注等。
• CRFsuite – CRFsuite是條件隨機(jī)場(chǎng)的實(shí)現(xiàn)，可以用作詞性標(biāo)注等。
• BLLIP解析器 – 即Charniak-Johnson解析器。
• colibri-core – 一組C ++庫(kù)，命令行工具以及Python綁定，高效實(shí)現(xiàn)了n-gram和skipgrams。
• ucto – 多語(yǔ)言tokenizer，支持面向Unicode的正則表達(dá)式，支持FoLiA格式。
• libfolia – FoLiA格式的 C ++庫(kù)
• MeTA – MeTA：ModErn文本分析從巨量文本中挖掘數(shù)據(jù)。

機(jī)器翻譯

• 埃及（GIZA ++）
• 摩西
• 法老
• SRILM
• NiuTrans
• 簡(jiǎn)
• SAMT

語(yǔ)音識(shí)別

• Kaldi – Kaldi是一個(gè)C ++工具，以Apache許可證V2.0發(fā)布.Kaldi適用于語(yǔ)音識(shí)別的研究。

序列分析

• ToPS – 這是一個(gè)面向?qū)ο蟮目蚣?，有助于在用戶定義的字母表上整合序列的概率模型。

Java

自然語(yǔ)言處理

• Cortical.io – Retina：此API執(zhí)行復(fù)雜的NLP操作（消歧義，分類，流文本過濾等），快速，直觀如同大腦一般。
• CoreNLP – Stanford CoreNLP提供了一組自然語(yǔ)言分析工具，可采取原始英語(yǔ)文本輸入并給出單詞的基本形式。
• 斯坦福解析器 – 解析器是一個(gè)程序，能分析出句子的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)。
• Stanford POS Tagger – 詞性標(biāo)注器
• 斯坦福大學(xué)名稱實(shí)體識(shí)別器 – 斯坦福大學(xué)NER是一個(gè)Java實(shí)現(xiàn)的命名實(shí)體識(shí)別器。
• Stanford Word Segmenter – 原始文本的令牌化是許多NLP任務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)處理步驟。
• Tregex，Tsurgeon和Semgrex – Tregex是匹配樹模式的工具，基于樹的關(guān)系和正則表達(dá)式的節(jié)點(diǎn)匹配（“樹正則表達(dá)式”的縮寫）。
• 斯坦福Phrasal：基于短語(yǔ)的翻譯系統(tǒng)
• 斯坦福英語(yǔ)Tokenizer – Stanford Phrasal是最先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)的基于短語(yǔ)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)，用Java編寫。
• 斯坦福令牌正則表達(dá)式 – 標(biāo)記器將文本劃分成一系列令牌，大致對(duì)應(yīng)于“單詞”
• 斯坦福時(shí)代標(biāo)簽 – SUTime是識(shí)別和規(guī)范時(shí)間表達(dá)式的庫(kù)。
• 斯坦福SPIED – 從種子集開始，迭代使用模式，從未標(biāo)注文本中習(xí)得實(shí)體。
• 斯坦福主題建模工具箱 – 主題建模工具，社會(huì)學(xué)家用它分析的數(shù)據(jù)集。
• Twitter Text Java – Java實(shí)現(xiàn)的Twitter文本處理庫(kù)。
• MALLET – 基于Java的軟件包，包括統(tǒng)計(jì)自然語(yǔ)言處理，文檔分類，聚類，主題建模，信息提取，以及其它機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。
• OpenNLP – 一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理的工具包。
• LingPipe – 計(jì)算語(yǔ)言學(xué)工具包。
• ClearTK – ClearTK提供了開發(fā)統(tǒng)計(jì)自然語(yǔ)言處理組件的框架，其建立在Apache UIMA之上。
• Apache cTAKES – Apache臨床文本分析及知識(shí)提取系統(tǒng)（cTAKES）是從電子病歷，臨床文本中進(jìn)行信息抽取的一個(gè)開源系統(tǒng)。

通用機(jī)器學(xué)習(xí)

• 氣溶膠 – Airbnb從頭開始設(shè)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，易用性好。
• Datumbox – 機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)應(yīng)用程序的快速開發(fā)框架。
• ELKI – 數(shù)據(jù)挖掘工具。（非監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類，離群點(diǎn)檢測(cè)等。）
• Encog中包含用于創(chuàng)建各種網(wǎng)絡(luò)，以及規(guī)范和處理數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Encog訓(xùn)練采用多線程彈性的傳播方式。Encog還可以利用GPU的進(jìn)一步加快處理時(shí)間。有基于GUI的工作臺(tái)。
• H2O – 機(jī)器學(xué)習(xí)引擎，支持Hadoop，Spark等分布式系統(tǒng)和個(gè)人電腦，可以通過R，Python，Scala，REST / JSON調(diào)用API。
• htm.java – 通用機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，使用Numenta的皮質(zhì)學(xué)習(xí)算法
• Java-deeplearning – 分布式深度學(xué)習(xí)平臺(tái)Java，Clojure，Scala
• JAVA-ML – Java通用機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，所有算法統(tǒng)一接口。
• JSAT – 具有很多分類，回歸，聚類等機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
• Mahout – 分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具。
• Meka – 一個(gè)開源實(shí)現(xiàn)的多標(biāo)簽分類和評(píng)估方法。
• Apache Spark中的 MLlib – Spark分布式機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
• Neuroph – 輕量級(jí)Java神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架
• ORYX – Lambda架構(gòu)框架，使用Apache Spark和Apache Kafka實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)。
• RankLib – 排序算法學(xué)習(xí)庫(kù)。
• 斯坦福分類器 – 分類器是一種機(jī)器學(xué)習(xí)工具，它將獲取數(shù)據(jù)項(xiàng)并將它們放入k類之一。
• SmileMiner – 統(tǒng)計(jì)機(jī)器智能和學(xué)習(xí)引擎
• SystemML – 靈活的，可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)言。
• WalnutiQ – 面向?qū)ο蟮娜四X模型
• Weka – WEKA是機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的算法集合。

語(yǔ)音識(shí)別

• CMU Sphinx – 開源工具包，用于語(yǔ)音識(shí)別，完全基于Java的語(yǔ)音識(shí)別庫(kù)。

數(shù)據(jù)分析，可視化

• Hadoop – Hadoop / HDFS
• Spark – Spark快速通用的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理引擎。
• Impala – 實(shí)時(shí)Hadoop查詢。
• DataMelt – 數(shù)學(xué)軟件，包含數(shù)值計(jì)算，統(tǒng)計(jì)，符號(hào)計(jì)算，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。
• 邁克爾·托馬斯·弗拉納根博士的Java科學(xué)圖書館

深度學(xué)習(xí)

• Deeplearning4j – 可擴(kuò)展的產(chǎn)業(yè)化的深度學(xué)習(xí)，利用并行的GPU。

Python

計(jì)算機(jī)視覺

• Scikit-Image – Python中的圖像處理算法的集合。
• SimpleCV – 一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺框架，允許訪問幾個(gè)高性能計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)，如OpenCV?？梢赃\(yùn)行在Mac，Windows和Ubuntu Linux操作系統(tǒng)上。
• Vigranumpy – 計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)VIGRA C ++的Python綁定。

自然語(yǔ)言處理

• NLTK – 構(gòu)建與人類語(yǔ)言數(shù)據(jù)相關(guān)工作的Python程序的領(lǐng)先平臺(tái)。
• 模式 – 基于Python的Web挖掘模塊。它有自然語(yǔ)言處理，機(jī)器學(xué)習(xí)等工具。
• Quepy – 將自然語(yǔ)言問題轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言。
• TextBlob – 為普通的自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)提供一致的API。構(gòu)建于NLTK和Pattern上，并且很好地與兩者交互。
• YAlign – 句子對(duì)齊工具，從對(duì)照語(yǔ)料中抽取并行句子。
• jieba – 中文分詞工具
• SnowNLP – 中文文本處理庫(kù)。
• loso – 中文分詞工具
• 天才 – 基于條件隨機(jī)場(chǎng)的中文分詞工具
• KoNLPy – 韓語(yǔ)自然語(yǔ)言處理
• 堅(jiān)果 – 自然語(yǔ)言理解工具
• Rosetta – 文字處理工具和包裝紙（例如Vowpal Wabbit）
• BLLIP解析器 – BLLIP自然語(yǔ)言解析器的Python綁定（即Charniak-Johnson解析器）
• PyNLPl – Python的自然語(yǔ)言處理庫(kù)。還包含用于解析常見NLP格式的工具，如FoLiA，以及ARPA語(yǔ)言模型，Moses短語(yǔ)，GIZA ++對(duì)齊等。
• python-ucto – ucto（面向unicode的基于規(guī)則的tokenizer）的Python綁定
• python-frog – Frog的Python綁定。荷蘭語(yǔ)的詞性標(biāo)注，lemmatisation，依存分析，NER。
• python-zpar – ZPar的Python綁定（英文的基于統(tǒng)計(jì)的詞性標(biāo)注，constiuency解析器和依賴解析器）
• colibri-core – 高效提取n-gram和skipgrams的C ++庫(kù)的Python綁定
• spaCy – 工業(yè)級(jí)NLP與Python和Cython。
• PyStanfordDependencies – 將Penn Treebank樹轉(zhuǎn)換到Stanford依存樹的Python接口。

通用機(jī)器學(xué)習(xí)

• 機(jī)器學(xué)習(xí) – 構(gòu)建和Web界面， 程序化界面兼容的支持向量機(jī)API。相應(yīng)的數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)到一個(gè)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)，然后生成用于預(yù)測(cè)的模型，存儲(chǔ)到一個(gè)的NoSQL的數(shù)據(jù)庫(kù)。
• XGBoost – eXtreme Gradient Boosting（Tree）庫(kù)的Python綁定
• Featureforge一組工具，用于創(chuàng)建和測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)的特征，具有與scikit學(xué)習(xí)兼容的API
• scikit-learning – 基于SciPy的機(jī)器學(xué)習(xí)的Python模塊。
• 度量學(xué)習(xí) – 度量學(xué)習(xí)的Python模塊
• SimpleAI – 實(shí)現(xiàn)了“人工智能現(xiàn)代方法”一書中描述的許多人工智能算法。它著重于提供一個(gè)易于使用的，文檔良好的和經(jīng)過測(cè)試的庫(kù)。
• astroML – 天文學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)。
• graphlab-create – 基于磁盤支持的DataFrame的庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型（回歸，聚類，推薦系統(tǒng)，圖形分析等）。
• BigML – 與外部服務(wù)器交流的庫(kù)。
• 模式 – Web數(shù)據(jù)挖掘模塊。
• NuPIC – Numenta智能計(jì)算平臺(tái)。
• Pylearn2 – 基于Theano的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。
• keras – 基于Theano的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)
• hebel – GPU加速的Python深度學(xué)習(xí)庫(kù)。
• Chainer – 靈活的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
• gensim – 易用的主題建模工具
• topik – 主題建模工具包
• PyBrain – 另一個(gè)Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。
• Crab – 靈活的，快速的推薦引擎
• python-recsys – 實(shí)現(xiàn)一個(gè)推薦系統(tǒng)的Python工具
• 限制玻爾茲曼機(jī)器 – 受限玻爾茲曼機(jī)
• CoverTree – 覆蓋樹的Python實(shí)現(xiàn)，scipy.spatial.kdtree的近似替換
• nilearn – NeuroImaging機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
• 幕府將軍學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱
• Pyevolve – 遺傳算法框架
• Caffe – 深度學(xué)習(xí)框架，結(jié)構(gòu)清晰，可讀性好，速度快。
• breze – 基于Theano的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
• pyhsmm -貝葉斯隱馬爾可夫模型近似無(wú)監(jiān)督的推理和顯式時(shí)長(zhǎng)隱半馬爾可夫模型，專注于貝葉斯非參數(shù)擴(kuò)展時(shí)，HDP-HMM和HDP-HSMM，大多是弱極限近似。
• mrjob – 使得Python程序可以跑在Hadoop上。
• SKLL – 簡(jiǎn)化的scikit-learn接口，易于做實(shí)驗(yàn)
• neurolab – https://github.com/zueve/neurolab
• 薄荷 – 貝葉斯算法的優(yōu)化。方法見于論文：機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)踐貝葉斯優(yōu)化。Jasper Snoek，Hugo Larochelle和Ryan P. Adams。2012年神經(jīng)信息處理系統(tǒng)進(jìn)展。
• Pebl – 貝葉斯學(xué)習(xí)的Python環(huán)境
• Theano – 優(yōu)化GPU元編程代碼，生成面向矩陣的優(yōu)化的數(shù)學(xué)編譯器
• TensorFlow – 用數(shù)據(jù)流圖進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的開源軟件庫(kù)
• yahmm – 隱馬爾可夫模型，用Cython實(shí)現(xiàn)
• python-timbl – 包裝了完整的TiMBL C ++編程接口。Timbl是一個(gè)精心制作的?最近鄰機(jī)器學(xué)習(xí)工具包。
• deap – 進(jìn)化算法框架
• pydeep – Python深度學(xué)習(xí)
• mlxtend – 對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)非常有用的工具庫(kù)。
• 霓虹燈 – 高性能深度學(xué)習(xí)框架
• Optunity – 致力于自動(dòng)化超參數(shù)優(yōu)化過程，使用一個(gè)簡(jiǎn)單的，輕量級(jí)的API，以方便直接替換網(wǎng)格搜索。
• 惹惱 -近似最近鄰居執(zhí)行
• skflow – TensorFlow的簡(jiǎn)化界面，類似Scikit Learn。
• TPOT – 自動(dòng)創(chuàng)建并利用遺傳編程優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)的管道。將它看作您的數(shù)據(jù)科學(xué)助理，自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)中大部分的枯燥工作。

數(shù)據(jù)分析，可視化

• SciPy – 一個(gè)基于Python的數(shù)據(jù)，科學(xué)和工程開源軟件生態(tài)系統(tǒng)。
• NumPy – 用Python進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)軟件包。
• Numba – Python JIT（及時(shí)）編譯為L(zhǎng)LVM，由Cython和NumPy的開發(fā)人員針對(duì)科學(xué)Python。
• NetworkX – 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的高生產(chǎn)率軟件。
• 熊貓 – 提供高性能，易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具的庫(kù)。
• 開放采礦 – Python中的商業(yè)智能（BI）（熊貓網(wǎng)絡(luò)界面）
• PyMC – 馬爾可夫鏈蒙特卡洛取樣工具包。
• zipline – 一個(gè)Pythonic算法交易庫(kù)。
• PyDy – Python Dynamics的簡(jiǎn)稱，用于協(xié)助基于NumPy，SciPy，IPython和matplotlib的動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)建模中的工作流程。
• SymPy – 符號(hào)數(shù)學(xué)的Python庫(kù)。
• statsmodels – Python中的統(tǒng)計(jì)建模和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。
• astropy – 一個(gè)用于天文學(xué)的社區(qū)Python庫(kù)。
• matplotlib – 一個(gè)Python 2D繪圖庫(kù)。
• 散景 – Python的互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)繪圖。
• 劇情 – Python和matplotlib的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)繪圖。
• vincent – 一個(gè)Python到Vega翻譯器。
• d3py -一個(gè)plottling庫(kù)的Python，基于D3.js。
• ggplot – 與ggplot2相同的API
• ggfortify – ggplot2流行的R包的統(tǒng)一接口。
• Kartograph.py – 在Python中呈現(xiàn)美麗的SVG地圖。
• pygal – 一個(gè)Python SVG圖表創(chuàng)建者。
• PyQtGraph – 一個(gè)基于PyQt4 / PySide和NumPy的純python圖形和GUI庫(kù)。
• pycascading
• Petrel – 用于編寫，提交，調(diào)試和監(jiān)視純Python中的風(fēng)暴拓?fù)涞墓ぞ摺?/li>
• Blaze – NumPy和Pandas與Big Data接口。
• emcee – 仿射不變MCMC的Python集合采樣工具包。
• windML – 風(fēng)能分析與預(yù)測(cè)的Python框架
• vispy – 基于GPU的高性能交互式OpenGL 2D / 3D數(shù)據(jù)可視化庫(kù)
• cerebro2 NuPIC的基于Web的可視化和調(diào)試平臺(tái)。
• NuPIC Studio一體化NuPIC分層時(shí)態(tài)內(nèi)存可視化和調(diào)試超級(jí)工具！
• PySpark上的SparklingPandas Pandas（POPS）
• Seaborn – 基于matplotlib的python可視化庫(kù)
• bqplot – 用于在Jupyter（IPython）中繪制的API

常見的Lisp

通用機(jī)器學(xué)習(xí)

• mgl – 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（boltzmann機(jī)器，前饋和復(fù)發(fā)網(wǎng)絡(luò)），高斯過程
• mgl-gpr – 進(jìn)化算法
• cl-libsvm – libsvm支持向量機(jī)庫(kù)的包裝器

Clojure

自然語(yǔ)言處理

• Clojure-openNLP – Clojure中的自然語(yǔ)言處理（opennlp）
• 感染 – clj – Clojure和ClojureScript的Rails樣拐彎庫(kù)

通用機(jī)器學(xué)習(xí)

• Touchstone – Clojure A / B測(cè)試庫(kù)
• Clojush – 他推動(dòng)編程語(yǔ)言和在Clojure中實(shí)現(xiàn)的PushGP遺傳編程系統(tǒng)
• Infer – 推理和機(jī)器學(xué)習(xí)在clojure
• Clj-ML – 一個(gè)用于Clojure的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，建于Weka和朋友之上
• Encog – 用于Encog（v3）的Clojure包裝器（專門從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架）
• Fungp – Clojure的遺傳編程庫(kù)
• Statistiker – Clojure中的基本機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
• clortex – 通用機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)使用Numenta的皮質(zhì)學(xué)習(xí)算法
• comportex – 功能可組合的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，使用Numenta的皮質(zhì)學(xué)習(xí)算法

數(shù)據(jù)分析，可視化

• Incanter – Incanter是一個(gè)基于Clojure的R類統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形平臺(tái)。
• PigPen – Map-Reduce for Clojure。
• Envision – Clojure數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，基于Statistiker和D3

MATLAB

計(jì)算機(jī)視覺

• 輪廓 – 實(shí)現(xiàn)輪廓變換的 MATLAB源代碼及其效用函數(shù)。
• Shearlets – 用于小波變換的MATLAB代碼
• 曲線 – 曲線變換是小波變換的更高維度泛化，旨在表示不同尺度和不同角度的圖像。
• Bandlets – 用于帶狀變換的MATLAB代碼
• mexopencv – OpenCV庫(kù)的收集和MATLAB mex功能的開發(fā)工具包

自然語(yǔ)言處理

• NLP – 一個(gè)用于Matlab的NLP庫(kù)

通用機(jī)器學(xué)習(xí)

• t分布隨機(jī)相鄰嵌入 – t-SNE是一個(gè)獲獎(jiǎng)的技術(shù)，可以降維，尤其適合高維數(shù)據(jù)可視化
• 蜘蛛 – 蜘蛛有望成為matlab里機(jī)器學(xué)習(xí)中的完整的面向?qū)ο蟓h(huán)境。
• LibSVM – 著名的支持向量機(jī)庫(kù)。
• LibLinear – 大型線性分類圖書館
• Caffe – 深度學(xué)習(xí)框架，結(jié)構(gòu)清晰，可讀性好，速度快。
• 模式識(shí)別工具箱 – Matlab機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)完整的面向?qū)ο蟮沫h(huán)境。
• Optunity – 一個(gè)致力于自動(dòng)化超參數(shù)優(yōu)化的庫(kù)，具有簡(jiǎn)單輕便的API，便于網(wǎng)格搜索的替換。Optunity是用Python編寫的，但與MATLAB無(wú)縫連接。致力于自動(dòng)化超參數(shù)優(yōu)化的一個(gè)簡(jiǎn)單的，輕量級(jí)的API庫(kù)，方便直接替換網(wǎng)格搜索。Optunity是用Python編寫的，但與MATLAB的無(wú)縫連接。

數(shù)據(jù)分析，可視化

• matlab_gbl – MatlabBGL是一個(gè)用于處理圖形的Matlab包。
• gamic – 圖形算法的高效純Matlab實(shí)現(xiàn)，以補(bǔ)充MatlabBGL的mex函數(shù)。

C#

計(jì)算機(jī)視覺

• OpenCVDotNet – 用于與.NET應(yīng)用程序一起使用的OpenCV項(xiàng)目的包裝器。
• Emgu CV – OpenCV的跨平臺(tái)包裝器，可以在Mono中編譯為在Windows，Linus，Mac OS X，iOS和Android上運(yùn)行。
• AForge.NET – 開發(fā)人員和研究人員在計(jì)算機(jī)視覺和人工智能領(lǐng)域的開源C?？蚣堋０l(fā)展現(xiàn)在已經(jīng)轉(zhuǎn)移到GitHub。
• Accord.NET – 與AForge.NET一起，該庫(kù)可以為Windows，Windows RT和Windows Phone提供圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺算法。一些組件也可用于Java和Android。

自然語(yǔ)言處理

• Stanford.NLP for .NET – 一個(gè)完整的斯坦福NLP包到.NET，并且可以作為NuGet包預(yù)編譯。

通用機(jī)器學(xué)習(xí)

• 協(xié)調(diào)框架 – 一個(gè)完整的框架，可以用于機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺，計(jì)算機(jī)試聽，信號(hào)處理，統(tǒng)計(jì)應(yīng)用等。
• Accord.MachineLearning – 支持向量機(jī)，決策樹，樸素貝葉斯模型，K均值，高斯混合模型和一般算法，如機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的Ransac，交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索。此包是Accord.NET Framework的一部分。
• DiffSharp – 一種用于機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化應(yīng)用程序的自動(dòng)差分（AD）庫(kù)，提供精確和高效的衍生物（梯度，Hessians，Jacobians，方向?qū)?shù)和無(wú)矩陣Hessian和Jacobian矢量產(chǎn)品）。操作可以嵌套到任何級(jí)別，這意味著您可以計(jì)算精確的高階導(dǎo)數(shù)并區(qū)分在內(nèi)部使用差異化的功能，例如超參數(shù)優(yōu)化應(yīng)用程序。
• Vulpes – 用F＃編寫的深度信念和深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)，并利用與Alea.cuBase的CUDA GPU執(zhí)行。
• Encog – 一個(gè)先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)框架。Encog包含創(chuàng)建各種網(wǎng)絡(luò)的類，以及支持類來(lái)規(guī)范和處理這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)。使用多線程彈性傳播的火車。Encog還可以利用GPU來(lái)進(jìn)一步加快處理時(shí)間。還提供了基于GUI的工作臺(tái)來(lái)幫助模擬和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)師 – DBMS管理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)師。設(shè)計(jì)師應(yīng)用程序是使用WPF開發(fā)的，是一個(gè)用戶界面，允許您設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，查詢網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)建和配置可以從您的反饋中提出問題和學(xué)習(xí)的聊天機(jī)器人。聊天機(jī)器人甚至可以刮擦互聯(lián)網(wǎng)以獲取信息以返回其輸出以及用于學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)分析，可視化

• numl – numl是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，旨在簡(jiǎn)化使用標(biāo)準(zhǔn)建模技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和聚類。
• Math.NET數(shù)學(xué) – Math.NET項(xiàng)目的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，旨在為科學(xué)，工程和日常使用中的數(shù)值計(jì)算提供方法和算法。支持Windows，Linux和Mac上的.Net 4.0，.Net 3.5和Mono; Silverlight 5，WindowsPhone / SL 8，WindowsPhone 8.1和Windows 8與PCL便攜式配置文件47和344; Android / iOS與Xamarin。
• Sho -Sho是用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算的交互式環(huán)境，可讓您將腳本（在IronPython中）與編譯代碼（.NET）無(wú)縫連接，以實(shí)現(xiàn)快速靈活的原型設(shè)計(jì)。環(huán)境包括用于線性代數(shù)的強(qiáng)大而高效的庫(kù)，以及可以從任何.NET語(yǔ)言使用的數(shù)據(jù)可視化，以及用于快速開發(fā)的功能豐富的交互式shell。

Ruby

自然語(yǔ)言處理

• 對(duì)待 – 文本REtrieval和注釋工具包，絕對(duì)是我迄今為止遇到的最全面的工具包
• Ruby語(yǔ)言學(xué) – 語(yǔ)言學(xué)是用于為任何語(yǔ)言的Ruby對(duì)象構(gòu)建語(yǔ)言實(shí)用程序的框架。它包括通用語(yǔ)言無(wú)關(guān)的前端，用于將語(yǔ)言代碼映射到語(yǔ)言名稱的模塊，以及包含各種英語(yǔ)工具的模塊。
• Stemmer – 將libstemmer_c發(fā)布給Ruby
• Ruby Wordnet – 該庫(kù)是WordNet的一個(gè)Ruby接口
• Raspel – raspell是一個(gè)綁定ruby的界面
• UEA Stemmer – UEALite Stemmer的Ruby端口 – 搜索和索引的保守干預(yù)
• Twitter-text-rb – 在Twitter中自動(dòng)鏈接和提取用戶名，列表和主題標(biāo)簽的圖書館

通用機(jī)器學(xué)習(xí)

• Ruby機(jī)器學(xué)習(xí) – 一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在Ruby中實(shí)現(xiàn)
• 機(jī)器學(xué)習(xí)Ruby
• jRuby Mahout – JRuby Mahout是在JRuby世界釋放Apache Mahout的力量的寶石。
• CardMagic-Classifier – 一種允許貝葉斯和其他類型分類的通用分類器模塊。

數(shù)據(jù)分析，可視化

• rsruby – Ruby – R橋
• data-visualization-ruby – 使用Ruby進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的Ruby Manor演示文稿的源代碼和支持內(nèi)容
• ruby-plot – 用于ruby的gnuplot包裝，特別是用于將roc曲線繪制到svg文件中
• plot-rb – 建立在Vega和D3之上的Ruby中的繪圖庫(kù)。
• 襤褸 – 一個(gè)美麗的圖形工具包Ruby
• SciRuby
• Glean – 人類的數(shù)據(jù)管理工具
• Bioruby
• 阿雷爾

雜項(xiàng)

• 大數(shù)據(jù)為黑猩猩
• Listof – 以社區(qū)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)收集，包裝在寶石。在txt，json或hash中獲取幾乎任何東西（停止詞語(yǔ)，國(guó)家，非單詞）的列表。演示/搜索列表

R

通用機(jī)器學(xué)習(xí)

• ahaz – ahaz：半?yún)?shù)加性危險(xiǎn)回歸的正則化
• 弧形 – 弧形：采礦協(xié)會(huì)規(guī)則和頻繁項(xiàng)集
• bigrf – bigrf：大隨機(jī)森林：大數(shù)據(jù)集的分類和回歸森林
• bigRR – bigRR：廣義嶺回歸（對(duì)于p >> n個(gè)情況具有特殊優(yōu)勢(shì)）
• bmrm – bmrm：用于正則化風(fēng)險(xiǎn)最小化包的捆綁方法
• Boruta – Boruta：用于所有相關(guān)特征選擇的包裝算法
• bst – bst：漸變提升
• C50 – C50：C5.0決策樹和基于規(guī)則的模型
• 插入符號(hào) – 分類和回歸訓(xùn)練：統(tǒng)一接口到?150 ML算法在R.
• 護(hù)理裝配 – 護(hù)理裝配：適合多個(gè)插入符號(hào)模型的框架以及創(chuàng)建這種模型的集合。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)的巧妙算法
• CORElearn – CORElearn：分類，回歸，特征評(píng)估和序數(shù)評(píng)估
• CoxBoost – CoxBoost：Cox模型通過基于可能性的單一生存終點(diǎn)提升或競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)
• 立體主義者 – 立體主義者：基于規(guī)則和實(shí)例的回歸建模
• 統(tǒng)計(jì)部門的其他功能（e1071），TU Wien
• 地球：多變量自適應(yīng)回歸樣條模型
• elasticnet – elasticnet：彈性網(wǎng)稀疏估計(jì)和稀疏PCA
• ElemStatLearn – ElemStatLearn：本書的數(shù)據(jù)集，功能和示例：Trevor Hastie，Robert Tibshirani和Jerome Friedman預(yù)測(cè)的“統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，推理和預(yù)測(cè)的要素”，由Trevor Hastie，Robert Tibshirani和Jerome Friedman
• evtree – evtree：全球最佳樹的進(jìn)化學(xué)習(xí)
• fpc – fpc：靈活的聚類過程
• frbs – frbs：用于分類和回歸任務(wù)的基于模糊規(guī)則的系統(tǒng)
• GAMBoost – GAMBoost：通過基于可能性的增強(qiáng)的廣義線性和加性模型
• gamboostLSS – gamboostLSS：GAMLSS的增強(qiáng)方法
• gbm – gbm：廣義增強(qiáng)回歸模型
• glmnet – glmnet：拉索和彈性網(wǎng)絡(luò)正則化廣義線性模型
• glmpath – glmpath：L1廣義線性模型和Cox比例危險(xiǎn)模型的正則化路徑
• GMMBoost – GMMBoost：廣義混合模型的基于可能的推動(dòng)
• grplasso – grplasso：適合用戶指定的模型與組拉索罰款
• grpreg – grpreg：具有分組協(xié)變量的回歸模型的正則化路徑
• h2o – 快速，平行和分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法的框架 – 深度學(xué)習(xí)，隨機(jī)森林，GBM，KMeans，PCA，GLM
• hda – hda：異方差判別分析
• 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
• ipred – ipred：改進(jìn)的預(yù)測(cè)器
• kernlab – kernlab：基于內(nèi)核的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室
• klaR – klaR：分類和可視化
• Lars – lars：最小角度回歸，Lasso和Forward Stage
• lasso2 – lasso2：L1約束估計(jì)aka’lasso’
• LiblineaR – LiblineaR：基于線性C / C ++庫(kù)的線性預(yù)測(cè)模型
• LogicReg – LogicReg：邏輯回歸
• 機(jī)器學(xué)習(xí)黑客
• maptree – maptree：映射，修剪和圖形樹模型
• mboost – mboost：基于模型的增強(qiáng)
• 混合混合：混合回歸模型，使用貪心逐步的方法
• mlr – mlr：機(jī)器學(xué)習(xí)在R
• mvpart – mvpart：多變量分區(qū)
• ncvreg – ncvreg：SCAD和MCP懲罰回歸模型的正則化路徑
• nnet -nnet：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多項(xiàng)對(duì)數(shù)線性模型
• slope.tree – tilt.tree：分類數(shù)據(jù)的斜樹
• pamr – pamr：Pam：微陣列預(yù)測(cè)分析
• 黨派：遞歸提問實(shí)驗(yàn)室
• partykit – partykit：一個(gè)遞歸提交工具包
• 懲罰 – 處罰：在GLMs和Cox模型中的L1（套索和融合套索）和L2（脊）懲罰估計(jì)
• 懲罰LDA – 處罰LDA：使用Fisher線性判別的懲罰分類
• 懲罰的 SVM – 處罰的SVM：使用懲罰函數(shù)的特征選擇SVM
• quantregForest – quantregForest：分位數(shù)回歸森林
• randomForest – randomForest：Breiman和Cutler的隨機(jī)森林進(jìn)行分類和歸一化
• randomForestSRC – randomForestSRC：為生存，回歸和分類隨機(jī)森林（RF-SRC）
• rattle – rattle：R中數(shù)據(jù)挖掘的圖形用戶界面
• rda – rda：Shrunken Centroids正則判別分析
• rdetools – rdetools：特征空間中的相關(guān)維度估計(jì)（RDE）
• REEMtree – REEMtree：回歸樹與縱向（面板）數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)
• relaxo – relaxo：輕松的套索
• rgenoud – rgenoud：R版本的使用衍生物的遺傳優(yōu)化
• rgp – rgp：R遺傳編程框架
• Rmalschains – Rmalschains：使用R中的本地搜索鏈（MA-LS鏈）的Memetic算法進(jìn)行連續(xù)優(yōu)化
• 最簡(jiǎn)單的：在分類和回歸中更簡(jiǎn)單地使用數(shù)據(jù)挖掘方法（如NN和SVM）
• ROCR – ROCR：可視化評(píng)分分類器的性能
• RoughSets – RoughSets：數(shù)據(jù)分析基于粗糙集與模糊粗糙集理論
• rpart – rpart：遞歸分區(qū)和回歸樹
• RPMM – RPMM：遞歸分區(qū)混合模型
• RSNNS – RSNNS：使用斯圖加特神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬器（SNNS）的R中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
• RWeka – RWeka：R / Weka界面
• RXshrink – RXshrink：通過通用脊或最小角度回歸的最大似然收縮
• sda -sda：收縮判別分析和CAT分?jǐn)?shù)變量選擇
• SDDA – SDDA：逐步對(duì)角判別分析
• 超級(jí)聽眾和組合 – 多算法集成學(xué)習(xí)包。
• svmpath – svmpath：svmpath：SVM路徑算法
• tgp – tgp：貝葉斯高斯過程模型
• 樹 – 樹：分類和回歸樹
• varSelRF – varSelRF：使用隨機(jī)林的變量選擇
• XGBoost.R – R綁定用于eXtreme漸變提升（樹）庫(kù)
• Optunity – 一個(gè)致力于自動(dòng)化超參數(shù)優(yōu)化的庫(kù)，具有簡(jiǎn)單輕便的API，便于網(wǎng)格搜索的替換。Optunity是用Python編寫的，但是可以無(wú)縫地連接到R.

數(shù)據(jù)分析，可視化

• ggplot2 – 基于圖形語(yǔ)法的數(shù)據(jù)可視化包。

Scala

自然語(yǔ)言處理

• ScalaNLP – ScalaNLP是一套機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)字計(jì)算庫(kù)。
• 微風(fēng) – 微風(fēng)是Scala的數(shù)字處理庫(kù)。
• 粉筆 – 粉筆是自然語(yǔ)言處理圖書館。
• FACTORIE – FACTORIE是可部署概率建模的工具包，在Scala中作為軟件庫(kù)實(shí)現(xiàn)。它為用戶提供了一種簡(jiǎn)潔的語(yǔ)言，用于創(chuàng)建關(guān)系因子圖，估計(jì)參數(shù)和執(zhí)行推理。

數(shù)據(jù)分析，可視化

• Apache Spark中的 MLlib – Spark中的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
• Scalding – 用于級(jí)聯(lián)的Scala API
• 總結(jié)鳥 – 流行的MapReduce與Scalding和風(fēng)暴
• Algebird – Scala的抽象代數(shù)
• xerial – Scala的數(shù)據(jù)管理工具
• 煨 – 減少你的數(shù)據(jù)。用于algebird供電聚合的unix過濾器。
• PredictionIO – PredictionIO，用于軟件開發(fā)人員和數(shù)據(jù)工程師的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)器。
• BIDMat – CPU和GPU加速矩陣庫(kù)，旨在支持大規(guī)模的探索性數(shù)據(jù)分析。
• 沃爾夫聲明機(jī)器學(xué)習(xí)

通用機(jī)器學(xué)習(xí)

• 推測(cè) – 可擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)在縮放
• 刷火 – Scala中的分布式?jīng)Q策樹合奏學(xué)習(xí)
• ganitha – 燙金機(jī)器學(xué)習(xí)
• adam – 使用Apache Avro，Apache Spark和Parquet構(gòu)建的基因組處理引擎和專用文件格式。Apache 2許可。
• bioscala – Scala編程語(yǔ)言的生物信息學(xué)
• BIDMach – CPU和GPU加速機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。
• 費(fèi)加羅 – 構(gòu)建概率模型的Scala庫(kù)。
• H2O閃蒸水 – H2O和Spark互操作性。
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