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偏执的太偏执、 2022-08-18 13:27 228阅读 0赞

英文原文：[awesome-machine-learning][]

本文汇编了一些机器学习领域的框架、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

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][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:][Stanford Phrasal]最新的基于统计短语的机器翻译系统，[ ][Stanford Phrasal]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][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)][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][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][pattern_classification]
 *  [thinking stats 2][]
 *  [hyperopt][]
 *  [numpic][NuPIC]
 *  [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][Crab 1]—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_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-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-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

通用机器学习

*  [Clever Algorithms For Machine Learning][]
 *  [Machine Learning For Hackers][]
    
    　　[　　][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][]
    
    　　[　　][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。

翻译： [伯乐在线 ][Link 1]\- [toolate][]

译文链接： [http://blog.jobbole.com/73806/][http_blog.jobbole.com_73806]

[awesome-machine-learning]: https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning
[CCV]: https://github.com/liuliu/ccv
[OpenCV]: http://opencv.org/
[MLPack]: http://www.mlpack.org/
[DLib]: http://dlib.net/ml.html
[ecogg]: https://code.google.com/p/encog-cpp/
[shark]: http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/index.html
[Closure Toolbox]: http://www.clojure-toolbox.com/
[go-porterstemmer]: https://github.com/reiver/go-porterstemmer
[paicehusk]: https://github.com/Rookii/paicehusk
[snowball]: https://bitbucket.org/tebeka/snowball
[Go Learn]: https://github.com/sjwhitworth/golearn
[go-pr]: https://github.com/daviddengcn/go-pr
[bayesian]: https://github.com/jbrukh/bayesian
[go-galib]: https://github.com/thoj/go-galib
[go-graph]: https://github.com/StepLg/go-graph
[SVGo]: http://www.svgopen.org/2011/papers/34-SVGo_a_Go_Library_for_SVG_generation/
[CoreNLP]: http://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml
[Stanford Parser]: http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml
[Stanford POS Tagger]: http://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml
[Stanford Name Entity Recognizer]: http://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml
[Stanford Word Segmenter]: http://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml
[Tregex_ Tsurgeon and Semgrex]: http://nlp.stanford.edu/software/tregex.shtml
[Stanford Phrasal]: http://nlp.stanford.edu/software/phrasal/
[Stanford Tokens Regex]: http://nlp.stanford.edu/software/tokensregex.shtml
[Stanford Temporal Tagger]: http://nlp.stanford.edu/software/sutime.shtml
[Stanford SPIED]: http://nlp.stanford.edu/software/patternslearning.shtml
[Stanford Topic Modeling Toolbox]: http://nlp.stanford.edu/software/tmt/tmt-0.4/
[Twitter Text Java]: https://github.com/twitter/twitter-text-java
[MALLET]: http://mallet.cs.umass.edu/
[OpenNLP]: https://opennlp.apache.org/
[LingPipe]: http://alias-i.com/lingpipe/index.html
[MLlib in Apache Spark]: http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html
[Mahout]: https://github.com/apache/mahout
[Stanford Classifier]: http://nlp.stanford.edu/software/classifier.shtml
[Weka]: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
[ORYX]: https://github.com/cloudera/oryx
[Hadoop]: https://github.com/apache/hadoop-mapreduce
[Spark]: https://github.com/apache/spark
[Impala]: https://github.com/cloudera/impala
[Twitter-text-js]: https://github.com/twitter/twitter-text-js
[NLP.js]: https://github.com/nicktesla/nlpjs
[natural]: https://github.com/NaturalNode/natural
[Knwl.js]: https://github.com/loadfive/Knwl.js
[D3.js]: http://d3js.org/
[High Charts]: http://www.highcharts.com/
[NVD3.js]: http://nvd3.org/
[dc.js]: http://dc-js.github.io/dc.js/
[chartjs]: http://www.chartjs.org/
[dimple]: http://dimplejs.org/
[amCharts]: http://www.amcharts.com/
[Convnet.js]: http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/
[Clustering.js]: https://github.com/tixz/clustering.js
[Decision Trees]: https://github.com/serendipious/nodejs-decision-tree-id3
[Node-fann]: https://github.com/rlidwka/node-fann
[Kmeans.js]: https://github.com/tixz/kmeans.js
[LDA.js]: https://github.com/primaryobjects/lda
[Learning.js]: https://github.com/yandongliu/learningjs
[Machine Learning]: http://joonku.com/project/machine_learning
[Node-SVM]: https://github.com/nicolaspanel/node-svm
[Brain]: https://github.com/harthur/brain
[Bayesian-Bandit]: https://github.com/omphalos/bayesian-bandit.js
[PGM]: https://github.com/JuliaStats/PGM.jl
[DA]: https://github.com/trthatcher/DA.jl
[Regression]: https://github.com/lindahua/Regression.jl
[Local Regression]: https://github.com/dcjones/Loess.jl
[Naive Bayes]: https://github.com/nutsiepully/NaiveBayes.jl
[Mixed Models]: https://github.com/dmbates/MixedModels.jl
[Simple MCMC]: https://github.com/fredo-dedup/SimpleMCMC.jl
[Distance]: https://github.com/JuliaStats/Distance.jl
[Decision Tree]: https://github.com/bensadeghi/DecisionTree.jl
[Neural]: https://github.com/compressed/neural.jl
[MCMC]: https://github.com/doobwa/MCMC.jl
[GLM]: https://github.com/JuliaStats/GLM.jl
[Online Learning]: https://github.com/lendle/OnlineLearning.jl
[GLMNet]: https://github.com/simonster/GLMNet.jl
[Clustering]: https://github.com/JuliaStats/Clustering.jl
[SVM]: https://github.com/JuliaStats/SVM.jl
[Kernal Density]: https://github.com/JuliaStats/KernelDensity.jl
[Dimensionality Reduction]: https://github.com/JuliaStats/DimensionalityReduction.jl
[NMF]: https://github.com/JuliaStats/NMF.jl
[ANN]: https://github.com/EricChiang/ANN.jl
[Topic Models]: https://github.com/slycoder/TopicModels.jl
[Text Analysis]: https://github.com/johnmyleswhite/TextAnalysis.jl
[Graph Layout]: https://github.com/IainNZ/GraphLayout.jl
[Data Frames Meta]: https://github.com/JuliaStats/DataFramesMeta.jl
[Julia Data]: https://github.com/nfoti/JuliaData
[Data Read]: https://github.com/WizardMac/DataRead.jl
[Hypothesis Tests]: https://github.com/JuliaStats/HypothesisTests.jl
[Gladfly]: https://github.com/dcjones/Gadfly.jl
[Stats]: https://github.com/johnmyleswhite/stats.jl
[RDataSets]: https://github.com/johnmyleswhite/RDatasets.jl
[DataFrames]: https://github.com/JuliaStats/DataFrames.jl
[Distributions]: https://github.com/JuliaStats/Distributions.jl
[Data Arrays]: https://github.com/JuliaStats/DataArrays.jl
[Time Series]: https://github.com/JuliaStats/TimeSeries.jl
[Sampling]: https://github.com/JuliaStats/Sampling.jl
[DSP]: https://github.com/JuliaDSP/DSP
[JuliaCon Presentations]: https://github.com/JuliaCon/presentations
[SignalProcessing]: https://github.com/davidavdav/SignalProcessing
[Images]: https://github.com/timholy/Images.jl
[Torch7]: http://torch.ch/
[cephes]: http://jucor.github.io/torch-cephes
[graph]: https://github.com/torch/graph
[randomkit]: http://jucor.github.io/torch-randomkit/
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[nn]: https://github.com/torch/nn
[nngraph]: https://github.com/torch/nngraph
[nnx]: https://github.com/clementfarabet/lua---nnx
[optim]: https://github.com/torch/optim
[unsup]: https://github.com/koraykv/unsup
[manifold]: https://github.com/clementfarabet/manifold
[svm]: https://github.com/koraykv/torch-svm
[lbfgs]: https://github.com/clementfarabet/lbfgs
[vowpalwabbit]: https://github.com/clementfarabet/vowpal_wabbit
[OpenGM]: https://github.com/clementfarabet/lua---opengm
[sphagetti]: https://github.com/MichaelMathieu/lua---spaghetti
[LuaSHKit]: https://github.com/ocallaco/LuaSHkit
[kernel smoothing]: https://github.com/rlowrance/kernel-smoothers
[cutorch]: https://github.com/torch/cutorch
[cunn]: https://github.com/torch/cunn
[imgraph]: https://github.com/clementfarabet/lua---imgraph
[videograph]: https://github.com/clementfarabet/videograph
[saliency]: https://github.com/marcoscoffier/torch-saliency
[stitch]: https://github.com/marcoscoffier/lua---stitch
[sfm]: https://github.com/marcoscoffier/lua---sfm
[fex]: https://github.com/koraykv/fex
[OverFeat]: https://github.com/sermanet/OverFeat
[Numeric Lua]: http://numlua.luaforge.net/
[Lunatic Python]: http://labix.org/lunatic-python
[SciLua]: http://www.scilua.org/
[Lua _ Numerical Algorithms]: https://bitbucket.org/lucashnegri/lna
[Lunum]: http://zrake.webfactional.com/projects/lunum
[Core torch7 demos repository]: https://github.com/e-lab/torch7-demos
[Training a Convnet for the Galaxy-Zoo Kaggle challenge _CUDA demo]: https://github.com/soumith/galaxyzoo
[Music Tagging]: https://github.com/mbhenaff/MusicTagging
[torch-datasets]: https://github.com/rosejn/torch-datasets
[Atari2600]: https://github.com/fidlej/aledataset
[Contourlets]: http://www.ifp.illinois.edu/~minhdo/software/contourlet_toolbox.tar
[Shearlets]: http://www.shearlab.org/index_software.html
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[Spider]: http://people.kyb.tuebingen.mpg.de/spider/
[LibSVM]: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/#matlab
[LibLinear]: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/#download
[Machine Learning Module]: https://github.com/josephmisiti/machine-learning-module
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[Pattern Recognition Toolbox]: https://github.com/newfolder/PRT
[matlab_gbl]: https://www.cs.purdue.edu/homes/dgleich/packages/matlab_bgl/
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[OpenCVDotNet]: https://code.google.com/p/opencvdotnet/
[Emgu CV]: http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page
[Stanford.NLP for .NET]: https://github.com/sergey-tihon/Stanford.NLP.NET/
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[Vulpes]: https://github.com/fsprojects/Vulpes
[Encog]: http://www.nuget.org/packages/encog-dotnet-core/
[Neural Network Designer]: http://bragisoft.com/
[numl]: http://www.nuget.org/packages/numl/
[Math.NET Numerics]: http://www.nuget.org/packages/MathNet.Numerics/
[Sho]: http://research.microsoft.com/en-us/projects/sho/
[SimpleCV]: http://simplecv.org/
[NLTK]: http://www.nltk.org/
[Pattern]: http://www.clips.ua.ac.be/pattern
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[jieba]: https://github.com/fxsjy/jieba#jieba-1
[SnowNLP]: https://github.com/isnowfy/snownlp
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[Bayesian Methods for Hackers]: https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers
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[matplotlib]: http://matplotlib.org/
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