Python机器学习开源项目分析过程中的见解和趋势.doc
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1、Python机器学习开源项目分析过程中的见解和趋势开源是技术创新和快速发展的核心。这篇文章向你展示Python机器学习开源项目以及在分析过程中发现的非常有趣的见解和趋势。我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目,发现scikit-Learn,PyLearn2和NuPic是贡献最积极的项目。让我们一起在Github上探索这些流行的项目!Scikit-learn:Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient BoosTIng,聚类算
2、法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scienTIfic libraries Numpy and ScipyPylearn2:Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。NuPIC:NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。Nilearn:Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预
3、测建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来进行多元的统计。PyBrain:Pybrain是基于Python语言强化学习,人工智能,神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。Pattern:Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘,自然语言处理,网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。Fuel:Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Googles One Billion
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