资源 | 机器学习必知的15大框架,欢迎补充!

作者:互联网科技

原标题:财富 | 机器学习必知的15大框架,应接补充!

姓名:石小帆

姓名:吴兆阳  学号:14020199009

根源:机器学习算法与Python学习

学号:17021210937

转自CDA数据解析

本文约4000字**提出阅读8分钟。**

转载自:

嵌牛导读:机器学习程序员是支付成品和创设算法团队中的风姿罗曼蒂克局地,并保证其保障、飞速和成规模地干活。他们和数据地文学家紧密合作来询问理论知识和行业使用。数据咱们和机械学习程序员的最重要区别是:机器学习技术员创设、开辟和护卫机器学习系统的出品。数据大家开展考查切磋形成有关于机器学习项目标想法,然后深入分析来通晓机器学习类别的襟怀影响。

本文向我们介绍了机械学习中必需精通的16个大框架。

嵌牛鼻子:机器学习框架

机器学习技术员是付出成品和创设算法团队中的一片段,并确认保证其保险、神速和成规模地职业。他们和数目化学家紧凑合营来领悟理论知识和行业应用。数据我们和机械学习程序猿的要紧不相同是:

(有少许去除卡塔尔国

嵌牛提问:机器学习有啥样重大框架?

  • 机器学习程序员创设、开辟和护卫机器学习系列的制品。
  • 多少大家实行查验探究造成有关于机器学习项目标主见,然后深入分析来通晓机器学习系统的心地影响。

【嵌牛导读】:随着人工智能的迅猛上扬,机器学习也变得非常流行,越来越多的人伊始插足那些小圈子。

嵌牛正文:

上边是机器学习的框架介绍:

【嵌牛鼻子】:机器学习,学习框架

1.Apache Singa是一个用来在大型数据集上练习深度学习的通用分布式深度学习平台,它是依照分层抽象的简单开辟模型设计的。它还帮衬各类当前风靡的纵深学习模型,有前馈模型(卷积神经互连网,CNN卡塔尔国,能量模型(受限玻尔兹曼机,RBM和循环神经互连网,纳瓦拉NN卡塔尔,还为客户提供了非常多内嵌层。

1. Apache Singa 是二个用以在巨型数据集上练习深度学习的通用布满式深度学习平台,它是依赖分层抽象的简约开拓模型设计的。

【嵌牛提问】:既然起头了机械学习的读书,那么学习中的小同伙,你们有未有留意到个中非常重大的局部框架呢?

2.Amazon Machine Learning(AML)是风度翩翩种让种种品级使用机器学习技术的开辟职员可轻易掌握的三个劳务,提供了视觉工具和带路,能够指引您在不供给读书复杂的机械学习算法和技巧的景观下树立机器学习。

它还补助各个当前风行的吃水学习模型,有前馈模型(卷积神经网络,CNN卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎,能量模型(受限玻尔兹曼机,RBM和循环神经互联网,本田UR-VNN卡塔 尔(英语:State of Qatar),还为客商提供了成都百货上千内嵌层。

【嵌牛正文】:

3.Azure ML Studio允许微软Azure的顾客创制和教练模型,随后将那一个模型转化为能被别的服务使用的API。就算你可以将和煦的Azure存款和储蓄链接到更加大模型的服务,可是各种账户模型数据的存款和储蓄体量最多不当先10GB。在Azure中有雅量的算法可供使用,这要谢谢微柔韧一些第三方。以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。

2. Amazon Machine Learning(AML)是黄金时代种让种种品级使用机器学习才能的开垦人士可轻便精晓的一个服务,提供了视觉工具和指导,能够教导您在不必读书复杂的机器学习算法和技能的情形下成立机器学习。

机器学习技术员是付出成品和营造算法团队中的黄金时代有的,并确认保证其保障、连忙和成规模地专门的学问。他们和数据地军事学家紧凑合营来领悟理论知识和行当应用。数据大家和机械学习技术员的机要差异是:

4.Caffe是由Berkeley视觉学习中央(BLVC)和社区进献者们依附BSD-2-公约开采的三个深度学习框架,它秉承“表示、效能和模块化”的开垦理念。模型和整合优化通过配备并不是硬编码完成,並且客商可依据要求在CPU管理和GPU管理时期进行切换,Caffe的高效性使其在尝试商讨和行当布局中的表现很全面,使用单个NVIDIA K40 GPU微处理器每日就能够管理超过五千万张图像 。

3. Azure ML Studio允许微软Azure的客商成立和教练模型,随后将那一个模型转变为能被其余服务使用的API。尽管你能够将团结的Azure存款和储蓄链接到更加大模型的劳务,不过各种账户模型数据的存放体积最多不超越10GB。在Azure中有雅量的算法可供使用,那要谢谢微细软有个别第三方。以致你都没有必要登记账号,就能够无名氏登陆,使用Azure ML Studio服务长达8钟头。

机械学习程序员创设、开荒和尊敬机器学习系统的付加物。

5.H2O令人轻便地运用数学和预测剖判来解决现行反革命极具挑衅性的生意难点,它玄妙的三结合了当前在别的机器学习平台尚未被接受的独有特色:最棒开源技能,易于使用的WebUI和熟稔的分界面,支持周围的数据库和莫衷一是文件类型。用H2O,你能够利用现存的语言和工具。其它,也还足以无缝增至Hadoop意况中。

4. Caffe是由Berkeley视觉学习主旨(BLVC)和社区进献者们依据BSD-2-左券开辟的一个纵深学习框架,它秉承“表示、成效和模块化”的支付观念。模型和构成优化通过配备实际不是硬编码达成,况兼客商可依照必要在CPU管理和GPU管理时期举行切换,Caffe的高效性使其在尝试切磋和家事布局中的表现很圆满,使用单个NVIDIA K40 GPU微机每日就能够管理抢先四千万张图像 。

数量大家开展调研产生有关于机器学习项指标主张,然后剖判来领悟机器学习类别的度量影响。

6.Massive Online Analysis (MOA)是这几天最受招待的数据流开采开源框架,具有一个非常活跃的社区。它满含一五光十色的机械学习算法(分类,回归,聚类,离群检查实验,概念漂移检查测量试验和推荐系统卡塔 尔(英语:State of Qatar)和评价工具。和WEKA项目风度翩翩律,MOA 也是用Java编写,但扩张性更好。

5.H2O让人轻便地行使数学和远望深入分析来缓解现行极具挑衅性的购买出售难点,它美妙的组成了当下在别的机器学习平台还未有被运用的唯有特色:最好开源本事,易于使用的WebUI和驾驭的分界面,帮忙广大的数据库和不一样文件类型。用H2O,你能够选拔现存的言语和工具。别的,也还是能无缝扩充到Hadoop境况中。

上面是机械学习的框架介绍:

7.MLlib (Spark)是Apache Spark的机械学习库,目标是让机器学习惯彻可伸缩性和易操作性,它由普遍的读书算法和实用程序组成,满含分类、回归、聚类,同盟过滤、降维,相同的时候回顾底层优化原生语言和高层管道API。

6. Massive Online Analysis (MOA)是近些日子最受接待的数据流发现开源框架,具备一个老大活跃的社区。它包涵大器晚成雨后玉兰片的机械学习算法(分类,回归,聚类,离群检查评定,概念漂移检验和推举系统卡塔尔国和评价工具。和WEKA项目同样,MOA 也是用Java编写,但扩张性越来越好。

1.Apache Singa 是八个用于在巨型数据集上练习深度学习的通用布满式深度学习平台,它是依附分层抽象的简易开垦模型设计的。它还援助各样当前盛行的深浅学习模型,有前馈模型(卷积神经网络,CNN卡塔尔国,能量模型(受限玻尔兹曼机,RBM和循环神经互连网,奥德赛NN卡塔尔国,还为客户提供了广大内嵌层。

8.Mlpack是二个依照C 的底管理学习库 ,最先于2011年推出,据库的开辟者声称,它秉承“可扩张性、高效性和易用性”的见解来两全的。执行Mlpack有二种格局:通过火速管理大概的“黑盒”操作命令行试行的缓存,恐怕依附C API管理相比复杂的办事。Mlpack可提供简单的能被整合到大型的机械学习应用方案中的命令路程序和C 的类。

7. MLlib (Spark)是Apache 斯Parker的机械学习库,指标是让机器学习落实可伸缩性和易操作性,它由布满的求学算法和实用程序组成,富含分类、回归、聚类,同盟过滤、降维,同一时候回顾底层优化原生语言和高层管道API。

2.亚马逊 Machine Learning(AML卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎是生机勃勃种让种种等第使用机器学习技术的开垦职员可轻便明白的贰个服务,提供了视觉工具和引导,能够教导您在没有必要读书复杂的机器学习算法和技巧的情事下创设机器学习。

9.Pattern是Python编制程序语言的web发现组件,有多少开掘工具( Google、照片墙 、Wikipedia API,互联网爬虫,HTML DOM分析器卡塔尔国,自然语言管理(词性表明,n-gram搜索,情绪深入分析,WordNet接口卡塔尔国,机器学习(向量空间模型,聚类,扶植向量机卡塔尔,互连网深入分析和可视化。

8. Mlpack是一个依照C 的基础学习库 ,最初于二〇一二年出产,据库的开辟者声称,它秉承“可扩张性、高效性和易用性”的视角来兼顾的。实践Mlpack有两种格局:通过神速管理差不离的“黑盒”操作命令行实行的缓存,大概依据C API管理相比复杂的干活。Mlpack可提供简单的能被整合到大型的机器学习应用方案中的命令路程序和C 的类。

3.Azure ML Studio同意微软Azure的客户创制和教练模型,随后将那个模型转变为能被此外服务应用的API。固然你能够将协和的Azure存款和储蓄链接到更加大模型的劳动,但是每一个账户模型数据的仓库储存容积最多不超越10GB。在Azure中有多量的算法可供使用,那要多谢微松软一些第三方。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。

10.Scikit-Learn为了数学和不错职业,基于现成的多少个Python包(Numpy,SciPy和matplotlib卡塔 尔(英语:State of Qatar)扩充了Python的行使范围。最后生成的库既可用以人机联作式专业台应用程序,也可放置到别的软件中进行复用。该工具包基于BSD契约,是完全无偿开源的,可重新使用。Scikit-Learn中含有各类用以机器学习任务的工具,如聚类,分类,回归等。Scikit-Learn是由全体多数开辟者和机械学习行家的巨型社区支出的,因而,Scikit-Learn中当先的技术往往会在相当长期内被支付出来。

9. Pattern是Python编制程序语言的web开掘组件,有数量开采工具( 谷歌、Facebook 、Wikipedia API,网络爬虫,HTML DOM拆解深入分析器卡塔 尔(英语:State of Qatar),自然语言管理(词性标记,n-gram找出,情绪剖判,WordNet接口卡塔 尔(英语:State of Qatar),机器学习(向量空间模型,聚类,帮忙向量机卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎,互联网解析和可视化。

4.Caffe是由Berkeley视觉学习中心(BLVC)和社区贡献者们依附BSD-2-合同开拓的五个纵深学习框架,它秉承“表示、功能和模块化”的花费思想。模型和重新组合优化通过布置并非硬编码达成,而且客商可依据需求在CPU管理和GPU处理时期开展切换,Caffe的高效性使其在试验商讨和家事布局中的表现很康健,使用单个NVIDIA K40 GPU微型机每日就能够管理超越七千万张图像 。

11.Shogu是最先的机械学习库之意气风发,它创制于1996年,用C 开荒,但并不局限于C 境遇。依附SWIG库,Shogun适用于各个语言境遇,如Java,Python,c#,Ruby,本田CR-V,Lua,Octave和Mablab。Shogun目的在于面向相近的一定项目和上学陈设遭遇张开联合的宽广学习,如分类,回归或研究性数据解析。

10. Scikit-Learn为了数学和不利工作,基于现成的多少个Python包(Numpy,SciPy和matplotlib卡塔尔拓宽了Python的运用范围。最后生成的库既可用以人机联作式专门的学业台应用程序,也可放置到其余软件中实行理并答复用。该工具包基于BSD公约,是完全免费开源的,可再一次使用。Scikit-Learn中带有二种用以机器学习职责的工具,如聚类,分类,回归等。Scikit-Learn是由全体不少开垦者和机械学习行家的特大型社区支付的,因而,Scikit-Learn中抢先的工夫往往会在非常短期内被开拓出来。

5.H2O惹人轻巧地动用数学和展望深入分析来解决现行反革命极具挑衅性的买卖难点,它玄妙的咬合了当下在其余机器学习平台尚未被采取的只有特色:最棒开源才能,易于使用的WebUI和熟识的分界面,扶持周边的数据库和分歧文件类型。用H2O,你能够运用现存的言语和工具。别的,也还是能够无缝扩大到Hadoop景况中。

12.威尼斯手机娱乐官网,TensorFlow是贰个使用数据流图进行数值运算的开源软件库,它实现了多少流图,在那之中,张量(“tensors”卡塔尔国可由豆蔻梢头多元图片描述的算法来拍卖,数据在该类别中的变化被称得上“流”,因而而得名。数据流可用C 或Python编码后在CPU或GPU的配备上运营。

11. Shogu是最初的机器学习库之后生可畏,它创制于一九九三年,用C 开采,但并不囿于于C 遇到。借助SWIG库,Shogun适用于各个语言情形,如Java,Python,c#,Ruby,奥迪Q7,Lua,Octave和Mablab。Shogun 目的在于面向广大的特定类型和读书陈设境况张开联合的大规模学习,如分类,回归或探究性数据拆解解析。

6.Massive Online Analysis (MOA)是近来最受应接的数据流开采开源框架,具备叁个老大活跃的社区。它含有风华正茂多级的机器学习算法(分类,回归,聚类,离群检验,概念漂移检查测验和推荐系统卡塔尔和争辨工具。和WEKA项目豆蔻梢头律,MOA 也是用Java编写,但扩充性更加好。

13.Theano是二个基于BSD左券发表的可定义、可优化和可数值计算的Phython库。使用Theano也得以达到规定的规范与用C完成大数目处理的进程相抗衡,是永葆高效机器学习的算法。

12. TensorFlow是三个利用数据流图进行数值运算的开源软件库,它达成了数量流图,在那之中,张量(“tensors”卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎可由风流洒脱层层图片描述的算法来处理,数据在该系统中的变化被称之为“流”,由此而得名。数据流可用C 或Python编码后在CPU或GPU的设备上运维。

7.MLlib (Spark)是Apache 斯Parker的机器学习库,目标是让机器学习惯彻可伸缩性和易操作性,它由普遍的上学算法和实用程序组成,包含分类、回归、聚类,协作过滤、降维,同期回顾底层优化原生语言和高层管道API。

14.Torch是生龙活虎种坐视不救协理把GPU放在首个人的机械学习算法的科学总结框架。由于使用了简便易行快速的台本语言LuaJIT和底部的C/CUDA来促成,使得该框架易于使用且非常的慢。Torch目的是令你通过极端简约的进度、最大的圆滑和速度创建和睦的准确算法。Torch是基于Lua开垦的,具有二个庞大的生态社区驱动库包设计机器学习、Computer视觉、能量信号处理,并行管理,图像,录制,音频和网络等。

13. Theano是一个基于BSD左券公布的可定义、可优化和可数值总计的Phython库。使用Theano也足以高达与用C达成大数据管理的速度相抗衡,是帮衬飞速机器学习的算法。

8.Mlpack是贰个基于C 的底子学习库 ,最先于二〇一三年推出,据库的开拓者声称,它秉承“可扩张性、高效性和易用性”的理念来统筹的。推行Mlpack有三种形式:通过快速管理大致的“黑盒”操作命令行实施的缓存,也许依靠C API管理比较复杂的做事。Mlpack可提供轻松的能被整合到大型的机器学习施工方案中的命令路程序和C 的类。

15.Veles是黄金时代套用C 开拓的面向深层学习应用程序的遍及式平台,可是它选取Python在节点间活动操作与同盟职务。在有关数据汇总到该集群早前,可对数码进行剖判与活动规范化调解,且REST API允许将各已练习模型立时增多至生产情状此中,它侧重于品质和灵活性。Veles差非常少从不硬编码,可对具备科学普及认可的网络拓扑结构实行训练,如全卷积神经网络,卷积神经网络,循环神经互联网等。

14. Torch是豆蔻梢头种布满帮衬把GPU放在第三人的机器学习算法的科学总括框架。由于应用了简短高效的脚本语言LuaJIT和尾部的C/CUDA来兑现,使得该框架易于使用且高效。Torch目的是令你通过极端简单的历程、最大的油滑和进程创设本身的科学算法。Torch是基于Lua开拓的,具有八个硕大的生态社区驱动库包设计机器学习、Computer视觉、确定性信号处理,并行处理,图像,录像,音频和互连网等。

9.Pattern是Python编制程序语言的web发掘组件,有数量发现工具( Google、推特(TWTR.US)、Wikipedia API,互连网爬虫,HTML DOM解析器卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎,自然语言处理(词性标明,n-gram寻觅,心理深入分析,WordNet接口卡塔尔,机器学习(向量空间模型,聚类,支持向量机卡塔尔,互连网分析和<canvas>可视化。

4886威尼斯城官网,15. Veles是意气风发套用C 开荒的面向深层学习应用程序的分布式平台,可是它选择Python在节点间活动操作与合作任务。在连锁数据汇总到该集群在此以前,可对数码实行分析与机动规范化调治,且REST API允许将各已练习模型立刻增加至生产碰到在那之中,它重申于质量和灵活性。Veles大约从来不硬编码,可对富有科学普及承认的网络拓扑结构进行锻炼,如全卷积神经互连网,卷积神经互联网,循环神经互连网等。

10.Scikit-Learn为了数学和不错工作,基于现成的多少个Python包(Numpy,SciPy和matplotlib卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎扩充了Python的运用范围。最后生成的库既可用于交互作用式工作台应用程序,也可放置到别的软件中开展复用。该工具包基于BSD公约,是完全无需付费开源的,可再度使用。Scikit-Learn中带有各类用于机器学习职分的工具,如聚类,分类,回归等。Scikit-Learn是由具备不菲开辟者和机械和工具学习行家的大型社区支付的,因而,Scikit-Learn中抢先的技巧往往会在非常短期内被支付出来。

参照链接:

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

11.Shogu是最先的机器学习库之生龙活虎,它创造于1996年,用C 开辟,但并不囿于于C 碰到。借助SWIG库,Shogun适用于各类语言情形,如Java,Python,c#,Ruby,奇骏,Lua,Octave和Mablab。Shogun 意在面向广大的特定项目和读书安插情况开展统后生可畏的广阔学习,如分类,回归或探求性数据解析。

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12.TensorFlow是二个行使数据流图进行数值运算的开源软件库,它实现了数量流图,在那之中,张量(“tensors”卡塔尔可由生龙活虎雨后玉兰片图片描述的算法来拍卖,数据在该系列中的变化被叫作“流”,由此而得名。数据流可用C 或Python编码后在CPU或GPU的设施上运行。

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13.Theano是贰个基于BSD左券发表的可定义、可优化和可数值总括的Phython库。使用Theano也足以达成与用C完结大数目管理的速度相抗衡,是支撑高速机器学习的算法。

主要编辑:

14.Torch是生机勃勃种何奇之有帮助把GPU放在第二位的机械学习算法的科学计算框架。由于使用了轻松便捷的台本语言LuaJIT和尾巴部分的C/CUDA来达成,使得该框架易于使用且非常的慢。Torch目的是让您通过极端简约的经过、最大的狡滑和速度建设构造谐和的对的算法。Torch是基于Lua开拓的,具备一个高大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,音频和互联网等。

15.Veles是生机勃勃套用C 开采的面向深层学习应用程序的布满式平台,但是它应用Python在节点间活动操作与搭档职分。在连锁数据汇总到该集群早先,可对数码实行分析与机关标准化调节,且REST API允许将各已训练模型立刻加多至临盆景况此中,它珍视于品质和灵活性。Veles大概一直不硬编码,可对富有大范围承认的互连网拓扑结构举办练习,如全卷积神经互联网,卷积神经互连网,循环神经网络等。

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