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苦逼签到天数: 1731 天连续签到: 86 天[LV.Master]伴坛终老
本帖最后由 fantuanxiaot 于
09:07 编辑
& & 机器学习似乎在一夜之间从默默无闻的小卒变成万众瞩目的焦点，关于机器学习的开源工具也越来越多，但是目前的挑战是，如何让对机器学习感兴趣的开发者和准备使用它的数据科学家们真正使用上它们，本文搜集了几种语言中常见且实用的开源机器学习工具，非常值得关注。
08:52:03 上传
　　以下为原文：
　　经过几十年作为一门专业学科的发展后，机器学习似乎一夜之间作为万众瞩目的商业工具出现在我们面前。目前面临的挑战是如何让其具备实效，尤其是对开发者和正准备使用它的数据科学家们。
　　为此，我们搜集了一些最常见的且实用的开源机器学习工具，通过本文分享给大家。
　　Python
　　数据科学家们投身Python怀抱是希望有另一种更开放式的选择方案来替代R语言，如今许多雇主寻求大数据专家，而Python就是必需的技能。因此，大量的机器学习软件库开始出现在不断扩大的Python软件名单中。
　　首先推荐的是 scikit-learn，它能够加载至算法与模块当中，在GitHub（fork版本数量接近2000）上受到了广泛赞赏，并受到了许多科技巨头的青睐。另一个紧随其后的是 PyBrain，它的设计目的在于降低使用难度并提供与其它强大工具相对接的能力。顾名思义，PyBrain的关注重点在于神经网络与非监督式学习，它同时也提供一套用于培训与重新定义算法的机制。
　　谷歌的系统语言，由于其并行设计，使其似乎是一个编写机器学习库理想的环境。虽然目前与之相关的库项目规模尚小，但也有一些值得关注， GoLearn，它的开发者将其描述为一个“内置电池”的机器学习库。它提供过滤、分类以及回归分析等多种工具。另一套较小且更为基础的库是mlgo，虽然目前它能提供的算法数量还非常少，但计划在未来推出更多。
　　Java on Hadoop
　　在人们喜爱的大数据框架中，Mahout（在印地语中意思是“大象骑士”）包含几种常见的机器学习方法。这款软件包是围绕算法而非方法，所以你需要有一定的算法基础，换言之，如果你足够认真，就肯定不难看出其各部分功能是如何整合在一起的，例如，你可以通过几行代码构建起基于用户的推荐系统。
　　另一个基于Hadoop的机器学习项目是Cloudera公司推行的Oryx，其特性在于通过交付实时流结果而非处理批量作业来对Mahout处理结果进行进一步分析。该该项目现在还处于初始阶段，注意，这只是个项目而非实际产品，但它在不断改善，所以很值得关注。
　　除了上述主要针对Hadoop的Mahout，其他一些面向Java的机器学习库也在广泛使用。 Weka由新西兰怀卡托大学开发的工作台式的应用，它在常见的算法集合中增加了可视化和数据挖掘功能。对于那些想要为他们的工作打造一个前端或者计划将Java作为初始开发的用户来说，Weka可能是最好的选择。 Java-ML也不错，但它更适合那些已经习惯将Java和机器学习配合使用的开发者。
　　JavaScript
　　关于JavaScript的笑话（“阿特伍德定律”），原意是这样的，任何能够由JavaScript编写的内容最终都会由JavaScript编写，这对机器学习库同样适用。目前由JavaScript编写的方案在这一领域数量仍然相对较少，大多数选项仅仅是单一算法而非完整的库，但已经有部分有用工具渐渐脱颖而出。 ConvNetJS允许大家直接在浏览器当中进行深度学习神经网络培训，而名为 brain则将神经网络作为可安装的NPM模块提供给大家。此外， Encog库同样值得关注，而且它适用于多种平台：Java、C#、C/C++以及JavaScript。
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var parentWrap = $(this).parents(".respond_box"),
q = parentWrap.find(".form1").serializeArray(),
resStr = $.trim(parentWrap.find(".res_area_r").val());
console.log(q);
//var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (resStr == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
//var mess = $(".res_area_r").val();
var mess = resS
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, data.com_username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click", '.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
var parentWrap = $(v).parents(".respond_box");
parentWrap.find(".res_area_r").val($.trim(parentWrap.find(".res_area").val()));
评论共有9条
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英文版的资料，看的有点痛苦
挺好的，不错的资源
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机器学习算法的java实现在过去的几年里，机器学习的开发库增长很快，可用性也变得越来越可靠，而且没有减慢的趋势。一直以来Python作为机器学习的主力语言，现在神经网络可以应用任何语言了，包括JavaScript!
web生态系统虽然最近一直在取得进步，但是在机器学习领域JavaScropt和Node.js相对Python和Java来说还是稍弱，但是现在它们已经有足够的能力来处理机器学习方法的问题了。Web语言也有一个优势，就是你所有的JavaScript机器学习工程只需要浏览器支持。
想要了解更多Java知识
加入学习群一四四九零一零七六
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现在大部分JavaScript机器学习的库都比较新而且有的还一直在开发中，但是已经实现并且可以尝试使用了。这篇文章我们将一起来了解这些库，一些比较酷的AI的web应用你也可以上手试试。
Brain是一个容易创建神经网络的库，你可以基于它的输入/输出数据来训练。因为训练需要大量的数据资源，虽然有CDN的链接可以通过网络直接加载到网页上。但还是推荐使用Node.js的环境来运行这个库。这里是一个 例子 ，在它们的网站上，被训练来识别颜色的对比。
2. Deep playground
带有教育性质的web应用让你参与神经网络的世界，并探索它们不同的组件。它有一个不错的UI, 让你来控制数据的输入，神经元的数量，用什么样的算法，还有其它大量的可调参数来影响最终的结果。还有大量的可以从应用中的场景中学习的东西 — 代码是开源的，而且用了一个可定义的 机器学习库 , 这个库是基于TypeScript并且有丰富的文档可查阅。
3. FlappyLearning
FlappyLearning是一个JavaScript项目，大概仅仅800行未合并压缩的代码，创建了一个机器学习的库来实现了一个很好玩的例子来玩 Flappy Bird 。这个库里用的人工智能技术叫 Neuroevolution 应用了比较自然的一些神经系统算法，根据每次迭代的成功和失败来动态的学习。这个例子非常容易运行— 用浏览器打开index.html文件就可以了。
4. Synaptic
可能是这个列表里最活跃的项目了， Synaptic是一个Node.js和浏览器可用的库，它是一个不可知结构，允许开发者构建任何类型的神经网络。它有一些构建好的结构，来让它可以更快速的测试和对比不同的机器学习算法。同样有比较完善的介绍和文档，一些练习的例子，还有很多非常棒的指导来理解机器学习是怎么工作的。
5. Land Lines
Land Lines是一个非常有趣的Chrome Web尝试，来找到地球的卫星图片。类似让用户来涂鸦。这个应用没有任何的服务端请求：它整个都运行在浏览器，要多亏机器学习的聪明使用，和WebGL的非常棒的性能表现，甚至在移动设备上。你可以在这里找到源码 GitHub 或阅读整个 案例 。
6. ConvNetJS
虽然不再积极的被维护了，ConvNetJS是最深入的JavaScript学习库。最初在斯坦福大学里被开发，ConvNetJS在GitHub上变得非常流行，许多社区开始驱动新的特性和指导手册。它直接在浏览器运行，支持多个学习技术，并且它非常的初级，更适合人们更多的体验神经网络。
7. Thing Translator
Thing Translator是一个网页实验，让你的手机用不同的语言来识别现实对象。这个应用完全应用web技术并且整合了Google的两个机器学习的API - Cloud Vision 来做图片识别， Translate API 来做 神经语言翻译。
8. Neurojs
构建AI系统基于强化学习的框架。可惜的是，这个开源项目并没有合适的文档。但是其中的例子，一个汽车自动驾驶的实验，有对构造神经网络的不同部分的详细描述。这个库是纯JavaScript语言并且应用了webpack和babel。
9. Machine Learning
另外的一个可以只用JavaScript来构建并训练神经网络的库。非常容易的安装，需要Nodejs和客户端，对于开发人员非常容易上手的API调用。这个库提供了大量的 示例 来实现了当下流行的算法，帮助来理解核心的机器学习的原则。
10. DeepForge
DeepForge是一个用户友好的开发环境来使用深度学习。允许自己用一些图形接口来设计神经网络，支持远程机器的训练模型，并有版本控制。项目运行在浏览器，并基于Node.js和MongoDB,安装过程对于web开发人员非常熟悉。
非常优秀的博客文章，由Burank Kanber撰写，主要是关于机器学习的基础原理。非常适合JavaScript开发人员的阅读和学习。如果你想深入了解机器学习，这是一个非常棒的资源，推荐给大家。
总结 虽然基于JavaScript的机器学习生态并没有充分的开发出来，我们推荐这些是你开始了解机器学习和核心技术的的非常好的资源。文中列出的试验性的项目，你可以仅使用浏览器或者一些JavaScript代码，就能探索出非常多好玩的东西。
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