玻璃钢穿孔器厂家
免费服务热线

Free service

hotline

010-00000000
玻璃钢穿孔器厂家
热门搜索:
行业资讯
当前位置:首页 > 行业资讯

机器学习年度20大开源项目花落谁家Python版_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 19:06:15 阅读: 来源:玻璃钢穿孔器厂家

如今,开源已经成为创新与技术发展的核心。在本文中,雷锋网将介绍 2016 Python 前20大机器学习开源项目。

去年 KDnuggets 评选了前 20 大机器学习开源项目(Python版),今年的评选结果与去年相比,名单中出现了一些新的面孔,有13个新开源项目入围了这个名单。作者 Prasad Pore 将具体介绍这些开源项目,雷锋网编译,未经许可不得转载。

第一名:Scikit-learn

Scikit-learn可以说是一款简单而高效的数据挖掘与分析工具,大家可以免费下载安装,使用它处理各种数据,使用时需引入NumPy, SciPy, and matplotlib这些第三方开源模块。

提交: 21486贡献: 736Github URL:Scikit-learn

第二名:Tensorflow

Tensorflow是由谷歌大脑与谷歌人工智能实验室的科研人员研发而成的,这个系统用于机器学习的研究,可以简单、快速的实现研究人员的想法。前段时间恰逢Tensorflow一周年,雷锋网也做过报道和回顾。

提交: 10466贡献: 493Github URL:Tensorflow

第三名:Theano

Theano可以对那些高维数组数学表达式进行定义、优化与评估。

提交: 24108贡献: 263Github URL:Theano

第四名:Caffe

Caffe是一款具有表达、加速、模块化思想的深度学习框架,由Berkeley Vision and Learning Center (BVLC)于社区志愿者共同开发维护。

提交: 3801贡献: 215Github URL:Caffe

第五名:Gensim

Gensim是一个免费的Python库,这个库可以实现文本的情感倾向判断,相似文本检索等功能。

提交: 2702贡献: 145Github URL:Gensim

第六名:Pylearn2

Pylearn2 也是一个机器学习的开源库,但它是一个基于Theano的库,所以它有一些Theano的特点,你可以使用数学表达式来写Pylearn2插件,Theano会自动对你写的表达式进行优化,按照你的选择(用CPU或GPU)对这些表达式进行编译。

提交: 7100贡献: 115Github URL:Pylearn2

第七名:Statsmodels

Statsmodels是一款Python开源工具,可以实现数据探究、统计模型评价、性能测试等功能,扩展性能良好,可对各种类型的数据进行各种处理,例如描述统计、统计测试、绘图、结果统计等等。

提交: 8664贡献: 108Github URL:Statsmodels

第八名:Shogun

Shogun是一款机器学习工具,其包含了各种机器学习方法。它可以简单的实现多种数据表示、多种算法的无缝融合。

提交: 15172贡献: 105Github URL:Shogun

第九名:Chainer

Chainer是一个基于Python的开源深度学习框架,它可以让你以一种灵活、简单、快速的方式实现多种深度学习模型,包括RNN与各种自编码。

提交: 6298贡献: 84Github URL:Chainer

第十名:NuPIC

NuPIC是一个基于Hierarchical Temporal Memory理论的开源项目,目前Hierarchical Temporal Memory这个理论中的部分功能已经实现,并进行了测试与应用,其它部分正在完善中。

提交: 6088贡献: 76Github URL:NuPIC

第十一名:Neon

Neon是一款深度学习第三方库,在进行高性能计算时它具有简单易用的特点。

提交: 875贡献: 47Github URL:Neon

第十二名:NiLearn

NiLearn主要用于处理医学图像数据,具有简单、快速的特点。它通过调用scikit-learn进行多元统计分析(例如:预测模型、分类、解码、关联分析)。

提交: 5254贡献: 46Github URL:NiLearn

第十三名:Orange3

Orange3是一款机器学习与数据可视化开源工具,可以对数据进行各种交互分析。

提交: 6356贡献: 40Github URL:Orange3

第十四名:Pymc

Pymc是一个贝叶斯统计模型(包括马尔科夫链)库,具有灵活、扩展性能好的特点。

提交: 2701贡献: 37Github URL:Pymc

第十五名:PyBrain:

PyBrain是一个机器学习库,它的目标是让算法的实现变的简单、灵活、高效。同时使得在特定环境下对算法的测试与比较也变的简单、灵活、高效。

提交: 984贡献: 31Github URL:PyBrain

第十六名:Fuel

Fuel主要用于算法与输入数据之间的衔接。它将被BlocksandPylearn2这两个Python库使用。

提交: 1053贡献: 29Github URL:Fuel

第十七名:PyMVPA

PyMVPA 适用于大规模的数据集,具有扩展性能好优点,提供多种算法(分类、回归、特征选择、数据导入、数据导出等)接口。

提交: 9258贡献: 26Github URL:PyMVPA

第十八名:Annoy

Annoy是一个Python可调用的C++库,主要用来对给定数据进行搜索。它可以生成大量的基于文档的可读数据结构,这种数据结构与内存相对应,从而使数据被共享。

提交: 365贡献: 24Github URL:Annoy

第十九名:Deap

Deap是一款新的计算框架,它使得算法实现与数据结构变得简单明了。它采用的是并行处理机制。

提交: 1854贡献: 21Github URL:Deap

第二十名:Pattern

Pattern是一款web信息挖掘工具,它集成了各种工具。这些工具可以用来进行数据挖掘、自然语言处理、机器学习、网络分析。

提交: 943贡献: 20Github URL:Pattern

如下图所示,PyMVPA的社区贡献率最高,而排名第一的Scikit-learn社区贡献率却很低,究其原因是PyMVPA是还是一个比较新的开源项目,还有一些地方需要完善、修复。而Scikit-learn则是一个相对来说比较成熟的项目,需要修改、完善的地方比较少。

当我们对2015与2016的结果进行对比(下图),我们发现Pattern, PyBrain and Pylearn2这三个项目的贡献人数与提交数均没有变化。贡献的人增加了,提交的次数也才跟着增加,这就是开源社区的神奇所在。这些新增的贡献者与其提交内容导致了新的思想、新的软件的产生。

基于2016年20大机器学习开源项目的贡献人数与提交数,以上是整理的简单分析。不知道到明年的评选上,又有怎样的开源平台会登上这个榜单呢?

viaTop 20 Python Machine Learning Open Source Project

【招聘】雷锋网坚持在人工智能、无人驾驶、VR/AR、Fintech、未来医疗等领域第一时间提供海外科技动态与资讯。我们需要若干关注国际新闻、具有一定的科技新闻选题能力,翻译及写作能力优良的外翻编辑加入。

简历投递至 wudexin@leiphone.com,工作地 北京。

摩托车电器批发

沙发套制作

充电野营灯货源