本列表選編了一些機器學習領域牛B的框架、庫以及軟件（按編程語言排序）。

C++

計算機視覺

• CCV —基于C語言/提供緩存/核心的機器視覺庫，新穎的機器視覺庫

• OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系統。

通用機器學習

• MLPack

• DLib

• ecogg

• shark

Closure

通用機器學習

• Closure Toolbox—Clojure語言庫與工具的分類目錄

Go

自然語言處理

• go-porterstemmer—一個Porter詞干提取算法的原生Go語言凈室實現

• paicehusk—Paice/Husk詞干提取算法的Go語言實現

• snowball—Go語言版的Snowball詞干提取器

通用機器學習

• Go Learn— Go語言機器學習庫

• go-pr —Go語言機器學習包.

• bayesian—Go語言樸素貝葉斯分類庫。

• go-galib—Go語言遺傳算法庫。

數據分析/數據可視化

• go-graph—Go語言圖形庫。

• SVGo—Go語言的SVG生成庫。

Java

自然語言處理

• CoreNLP—斯坦福大學的CoreNLP提供一系列的自然語言處理工具，輸入原始英語文本，可以給出單詞的基本形式（下面Stanford開頭的幾個工具都包含其中）。

• Stanford Parser—一個自然語言解析器。

• Stanford POS Tagger —一個詞性分類器。

• Stanford Name Entity Recognizer—Java實現的名稱識別器

• Stanford Word Segmenter—分詞器，很多NLP工作中都要用到的標準預處理步驟。

• Tregex, Tsurgeon and Semgrex —用來在樹狀數據結構中進行模式匹配，基于樹關系以及節(jié)點匹配的正則表達式（名字是“tree regular expressions”的縮寫）。

• Stanford Phrasal:最新的基于統計短語的機器翻譯系統， java編寫

• Stanford Tokens Regex—用以定義文本模式的框架。

• Stanford Temporal Tagger—SUTime是一個識別并標準化時間表達式的庫。

• Stanford SPIED—在種子集上使用模式，以迭代方式從無標簽文本中學習字符實體

• Stanford Topic Modeling Toolbox —為社會科學家及其他希望分析數據集的人員提供的主題建模工具。

• Twitter Text Java—Java實現的推特文本處理庫

• MALLET -—基于Java的統計自然語言處理、文檔分類、聚類、主題建模、信息提取以及其他機器學習文本應用包。

• OpenNLP—處理自然語言文本的機器學習工具包。

• LingPipe —使用計算機語言學處理文本的工具包。

通用機器學習

• MLlib in Apache Spark—Spark中的分布式機器學習程序庫

• Mahout —分布式的機器學習庫

• Stanford Classifier —斯坦福大學的分類器

• Weka—Weka是數據挖掘方面的機器學習算法集。

• ORYX—提供一個簡單的大規(guī)模實時機器學習/預測分析基礎架構。

數據分析/數據可視化

• Hadoop—大數據分析平臺

• Spark—快速通用的大規(guī)模數據處理引擎。

• Impala —為Hadoop實現實時查詢

Javascript

自然語言處理

• Twitter-text-js —JavaScript實現的推特文本處理庫

• NLP.js —javascript及coffeescript編寫的NLP工具

• natural—Node下的通用NLP工具

• Knwl.js—JS編寫的自然語言處理器

數據分析/數據可視化

• D3.js

• High Charts

• NVD3.js

• dc.js

• chartjs

• dimple

• amCharts

通用機器學習

• Convnet.js—訓練深度學習模型的JavaScript庫。

• Clustering.js—用JavaScript實現的聚類算法，供Node.js及瀏覽器使用。

• Decision Trees—Node.js實現的決策樹，使用ID3算法。

• Node-fann —Node.js下的快速人工神經網絡庫。

• Kmeans.js—k-means算法的簡單Javascript實現，供Node.js及瀏覽器使用。

• LDA.js —供Node.js用的LDA主題建模工具。

• Learning.js—邏輯回歸/c4.5決策樹的JavaScript實現

• Machine Learning—Node.js的機器學習庫。

• Node-SVM—Node.js的支持向量機

• Brain —JavaScript實現的神經網絡

• Bayesian-Bandit —貝葉斯強盜算法的實現，供Node.js及瀏覽器使用。

Julia

通用機器學習

• PGM—Julia實現的概率圖模型框架。

• DA—Julia實現的正則化判別分析包。

• Regression—回歸分析算法包（如線性回歸和邏輯回歸）。

• Local Regression —局部回歸，非常平滑！

• Naive Bayes —樸素貝葉斯的簡單Julia實現

• Mixed Models —（統計）混合效應模型的Julia包

• Simple MCMC —Julia實現的基本mcmc采樣器

• Distance—Julia實現的距離評估模塊

• Decision Tree —決策樹分類器及回歸分析器

• Neural —Julia實現的神經網絡

• MCMC —Julia下的MCMC工具

• GLM —Julia寫的廣義線性模型包

• Online Learning

• GLMNet —GMLNet的Julia包裝版，適合套索/彈性網模型。

• Clustering—數據聚類的基本函數：k-means, dp-means等。

• SVM—Julia下的支持向量機。

• Kernal Density—Julia下的核密度估計器

• Dimensionality Reduction—降維算法

• NMF —Julia下的非負矩陣分解包

• ANN—Julia實現的神經網絡

自然語言處理

• Topic Models —Julia下的主題建模

• Text Analysis—Julia下的文本分析包

數據分析/數據可視化

• Graph Layout —純Julia實現的圖布局算法。

• Data Frames Meta —DataFrames的元編程工具。

• Julia Data—處理表格數據的Julia庫

• Data Read—從Stata、SAS、SPSS讀取文件

• Hypothesis Tests—Julia中的假設檢驗包

• Gladfly —Julia編寫的靈巧的統計繪圖系統。

• Stats—Julia編寫的統計測試函數包

• RDataSets —讀取R語言中眾多可用的數據集的Julia函數包。

• DataFrames —處理表格數據的Julia庫。

• Distributions—概率分布及相關函數的Julia包。

• Data Arrays —元素值可以為空的數據結構。

• Time Series—Julia的時間序列數據工具包。

• Sampling—Julia的基本采樣算法包

雜項/演示文稿

• DSP —數字信號處理

• JuliaCon Presentations—Julia大會上的演示文稿

• SignalProcessing—Julia的信號處理工具

• Images—Julia的圖片庫

Lua

通用機器學習

• Torch7

  • cephes —Cephes數學函數庫，包裝成Torch可用形式。提供并包裝了超過180個特殊的數學函數，由Stephen L. Moshier開發(fā)，是SciPy的核心，應用于很多場合。

  • graph —供Torch使用的圖形包。

  • randomkit—從Numpy提取的隨機數生成包，包裝成Torch可用形式。

  • signal —Torch-7可用的信號處理工具包，可進行FFT, DCT, Hilbert, cepstrums, stft等變換。

  • nn —Torch可用的神經網絡包。

  • nngraph —為nn庫提供圖形計算能力。

  • nnx—一個不穩(wěn)定實驗性的包，擴展Torch內置的nn庫。

  • optim—Torch可用的優(yōu)化算法庫，包括 SGD, Adagrad, 共軛梯度算法, LBFGS, RProp等算法。

  • unsup—Torch下的非監(jiān)督學習包。提供的模塊與nn(LinearPsd, ConvPsd, AutoEncoder, …)及獨立算法 (k-means, PCA)等兼容。

  • manifold—操作流形的包。

  • svm—Torch的支持向量機庫。

  • lbfgs—將liblbfgs包裝為FFI接口。

  • vowpalwabbit —老版的vowpalwabbit對torch的接口。

  • OpenGM—OpenGM是C++編寫的圖形建模及推斷庫，該binding可以用Lua以簡單的方式描述圖形，然后用OpenGM優(yōu)化。

  • sphagetti —MichaelMathieu為torch7編寫的稀疏線性模塊。

  • LuaSHKit —將局部敏感哈希庫SHKit包裝成lua可用形式。

  • kernel smoothing —KNN、核權平均以及局部線性回歸平滑器

  • cutorch—torch的CUDA后端實現

  • cunn —torch的CUDA神經網絡實現。

  • imgraph—torch的圖像/圖形庫，提供從圖像創(chuàng)建圖形、分割、建立樹、又轉化回圖像的例程

  • videograph—torch的視頻/圖形庫，提供從視頻創(chuàng)建圖形、分割、建立樹、又轉化回視頻的例程

  • saliency —積分圖像的代碼和工具，用來從快速積分直方圖中尋找興趣點。

  • stitch —使用hugin拼合圖像并將其生成視頻序列。

  • sfm—運動場景束調整/結構包

  • fex —torch的特征提取包，提供SIFT和dSIFT模塊。

  • OverFeat—當前最高水準的通用密度特征提取器。

• Numeric Lua

• Lunatic Python

• SciLua

• Lua – Numerical Algorithms

• Lunum

演示及腳本

• Core torch7 demos repository.核心torch7演示程序庫

  • 線性回歸、邏輯回歸

  • 人臉檢測（訓練和檢測是獨立的演示）

  • 基于mst的斷詞器

  • train-a-digit-classifier

  • train-autoencoder

  • optical flow demo

  • train-on-housenumbers

  • train-on-cifar

  • tracking with deep nets

  • kinect demo

  • 濾波可視化

  • saliency-networks

• Training a Convnet for the Galaxy-Zoo Kaggle challenge(CUDA demo)

• Music Tagging—torch7下的音樂標簽腳本

• torch-datasets 讀取幾個流行的數據集的腳本，包括：

  • BSR 500

  • CIFAR-10

  • COIL

  • Street View House Numbers

  • MNIST

  • NORB

• Atari2600 —在Arcade Learning Environment模擬器中用靜態(tài)幀生成數據集的腳本。

#p#

Matlab

計算機視覺

• Contourlets —實現輪廓波變換及其使用函數的MATLAB源代碼

• Shearlets—剪切波變換的MATLAB源碼

• Curvelets—Curvelet變換的MATLAB源碼（Curvelet變換是對小波變換向更高維的推廣，用來在不同尺度角度表示圖像。）

• Bandlets—Bandlets變換的MATLAB源碼

自然語言處理

• NLP —一個Matlab的NLP庫

通用機器學習

• Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits—在MNIST字符數據集上訓練一個深度的autoencoder或分類器[深度學習]。

• t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding —獲獎的降維技術，特別適合于高維數據集的可視化

• Spider—Matlab機器學習的完整面向對象環(huán)境。

• LibSVM —支持向量機程序庫

• LibLinear —大型線性分類程序庫

• Machine Learning Module —M. A .Girolami教授的機器學習課程，包括PDF，講義及代碼。

• Caffe—考慮了代碼清潔、可讀性及速度的深度學習框架

• Pattern Recognition Toolbox —Matlab中的模式識別工具包，完全面向對象

數據分析/數據可視化

• matlab_gbl—處理圖像的Matlab包

• gamic—圖像算法純Matlab高效實現，對MatlabBGL的mex函數是個補充。

.NET

計算機視覺

• OpenCVDotNet —包裝器，使.NET程序能使用OpenCV代碼

• Emgu CV—跨平臺的包裝器，能在Windows, Linus, Mac OS X, iOS, 和Android上編譯。

自然語言處理

• Stanford.NLP for .NET —斯坦福大學NLP包在.NET上的完全移植，還可作為NuGet包進行預編譯。

通用機器學習

• Accord.MachineLearning —支持向量機、決策樹、樸素貝葉斯模型、K-means、高斯混合模型和機器學習應用的通用算法，例如：隨機抽樣一致性算法、交叉驗證、網格搜索。這個包是Accord.NET框架的一部分。

• Vulpes—F#語言實現的Deep belief和深度學習包，它在Alea.cuBase下利用CUDA GPU來執(zhí)行。

• Encog —先進的神經網絡和機器學習框架，包括用來創(chuàng)建多種網絡的類，也支持神經網絡需要的數據規(guī)則化及處理的類。它的訓練采用多線程彈性傳播。它也能使用GPU加快處理時間。提供了圖形化界面來幫助建模和訓練神經網絡。

• Neural Network Designer —這是一個數據庫管理系統和神經網絡設計器。設計器用WPF開發(fā)，也是一個UI，你可以設計你的神經網絡、查詢網絡、創(chuàng)建并配置聊天機器人，它能問問題，并從你的反饋中學習。這些機器人甚至可以從網絡搜集信息用來輸出，或是用來學習。

數據分析/數據可視化

• numl —numl這個機器學習庫，目標就是簡化預測和聚類的標準建模技術。

• Math.NET Numerics— Math.NET項目的數值計算基礎，著眼提供科學、工程以及日常數值計算的方法和算法。支持 Windows, Linux 和 Mac上的 .Net 4.0, .Net 3.5 和 Mono ，Silverlight 5, WindowsPhone/SL 8, WindowsPhone 8.1 以及裝有 PCL Portable Profiles 47 及 344的Windows 8， 裝有 Xamarin的Android/iOS 。

• Sho — Sho是數據分析和科學計算的交互式環(huán)境，可以讓你將腳本（IronPython語言）和編譯的代碼（.NET）無縫連接，以快速靈活的建立原型。這個環(huán) 境包括強大高效的庫，如線性代數、數據可視化，可供任何.NET語言使用，還為快速開發(fā)提供了功能豐富的交互式shell。

Python

計算機視覺

• SimpleCV—開源的計算機視覺框架，可以訪問如OpenCV等高性能計算機視覺庫。使用Python編寫，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上運行。

自然語言處理

• NLTK —一個領先的平臺，用來編寫處理人類語言數據的Python程序

• Pattern—Python可用的web挖掘模塊，包括自然語言處理、機器學習等工具。

• TextBlob—為普通自然語言處理任務提供一致的API，以NLTK和Pattern為基礎，并和兩者都能很好兼容。

• jieba—中文斷詞工具。

• SnowNLP —中文文本處理庫。

• loso—另一個中文斷詞庫。

• genius —基于條件隨機域的中文斷詞庫。

• nut —自然語言理解工具包。

通用機器學習

• Bayesian Methods for Hackers —Python語言概率規(guī)劃的電子書

• MLlib in Apache Spark—Spark下的分布式機器學習庫。

• scikit-learn—基于SciPy的機器學習模塊

• graphlab-create —包含多種機器學習模塊的庫（回歸，聚類，推薦系統，圖分析等），基于可以磁盤存儲的DataFrame。

• BigML—連接外部服務器的庫。

• pattern—Python的web挖掘模塊

• NuPIC—Numenta公司的智能計算平臺。

• Pylearn2—基于Theano的機器學習庫。

• hebel —Python編寫的使用GPU加速的深度學習庫。

• gensim—主題建模工具。

• PyBrain—另一個機器學習庫。

• Crab —可擴展的、快速推薦引擎。

• python-recsys —Python實現的推薦系統。

• thinking bayes—關于貝葉斯分析的書籍

• Restricted Boltzmann Machines —Python實現的受限波爾茲曼機。[深度學習]。

• Bolt —在線學習工具箱。

• CoverTree —cover tree的Python實現，scipy.spatial.kdtree便捷的替代。

• nilearn—Python實現的神經影像學機器學習庫。

• Shogun—機器學習工具箱。

• Pyevolve —遺傳算法框架。

• Caffe —考慮了代碼清潔、可讀性及速度的深度學習框架

• breze—深度及遞歸神經網絡的程序庫，基于Theano。

數據分析/數據可視化

• SciPy —基于Python的數學、科學、工程開源軟件生態(tài)系統。

• NumPy—Python科學計算基礎包。

• Numba —Python的低級虛擬機JIT編譯器，Cython and NumPy的開發(fā)者編寫，供科學計算使用

• NetworkX —為復雜網絡使用的高效軟件。

• Pandas—這個庫提供了高性能、易用的數據結構及數據分析工具。

• Open Mining—Python中的商業(yè)智能工具（Pandas web接口）。

• PyMC —MCMC采樣工具包。

• zipline—Python的算法交易庫。

• PyDy—全名Python Dynamics，協助基于NumPy, SciPy, IPython以及 matplotlib的動態(tài)建模工作流。

• SymPy —符號數學Python庫。

• statsmodels—Python的統計建模及計量經濟學庫。

• astropy —Python天文學程序庫，社區(qū)協作編寫

• matplotlib —Python的2D繪圖庫。

• bokeh—Python的交互式Web繪圖庫。

• plotly —Python and matplotlib的協作web繪圖庫。

• vincent—將Python數據結構轉換為Vega可視化語法。

• d3py—Python的繪圖庫，基于D3.js。

• ggplot —和R語言里的ggplot2提供同樣的API。

• Kartograph.py—Python中渲染SVG圖的庫，效果漂亮。

• pygal—Python下的SVG圖表生成器。

• pycascading

雜項腳本/iPython筆記/代碼庫

• pattern_classification

• thinking stats 2

• hyperopt

• numpic

• 2012-paper-diginorm

• ipython-notebooks

• decision-weights

• Sarah Palin LDA —Sarah Palin關于主題建模的電郵。

• Diffusion Segmentation —基于擴散方法的圖像分割算法集合。

• Scipy Tutorials —SciPy教程，已過時，請查看scipy-lecture-notes

• Crab—Python的推薦引擎庫。

• BayesPy—Python中的貝葉斯推斷工具。

• scikit-learn tutorials—scikit-learn學習筆記系列

• sentiment-analyzer —推特情緒分析器

• group-lasso—坐標下降算法實驗，應用于（稀疏）群套索模型。

• mne-python-notebooks—使用 mne-python進行EEG/MEG數據處理的IPython筆記

• pandas cookbook—使用Python pandas庫的方法書。

• climin—機器學習的優(yōu)化程序庫，用Python實現了梯度下降、LBFGS、rmsprop、adadelta 等算法。

Kaggle競賽源代碼

• wiki challange —Kaggle上一個維基預測挑戰(zhàn)賽 Dell Zhang解法的實現。

• kaggle insults—Kaggle上”從社交媒體評論中檢測辱罵“競賽提交的代碼

• kaggle_acquire-valued-shoppers-challenge—Kaggle預測回頭客挑戰(zhàn)賽的代碼

• kaggle-cifar —Kaggle上CIFAR-10 競賽的代碼，使用cuda-convnet

• kaggle-blackbox —Kaggle上blackbox賽代碼，關于深度學習。

• kaggle-accelerometer —Kaggle上加速度計數據識別用戶競賽的代碼

• kaggle-advertised-salaries —Kaggle上用廣告預測工資競賽的代碼

• kaggle amazon —Kaggle上給定員工角色預測其訪問需求競賽的代碼

• kaggle-bestbuy_big—Kaggle上根據bestbuy用戶查詢預測點擊商品競賽的代碼（大數據版）

• kaggle-bestbuy_small—Kaggle上根據bestbuy用戶查詢預測點擊商品競賽的代碼（小數據版）

• Kaggle Dogs vs. Cats —Kaggle上從圖片中識別貓和狗競賽的代碼

• Kaggle Galaxy Challenge —Kaggle上遙遠星系形態(tài)分類競賽的優(yōu)勝代碼

• Kaggle Gender —Kaggle競賽：從筆跡區(qū)分性別

• Kaggle Merck—Kaggle上預測藥物分子活性競賽的代碼（默克制藥贊助）

• Kaggle Stackoverflow—Kaggle上 預測Stack Overflow網站問題是否會被關閉競賽的代碼

• wine-quality —預測紅酒質量。

Ruby

自然語言處理

• Treat—文本檢索與注釋工具包，Ruby上我見過的最全面的工具包。

• Ruby Linguistics—這個框架可以用任何語言為Ruby對象構建語言學工具。包括一個語言無關的通用前端，一個將語言代碼映射到語言名的模塊，和一個含有很有英文語言工具的模塊。

• Stemmer—使得Ruby可用 libstemmer_c中的接口。

• Ruby Wordnet —WordNet的Ruby接口庫。

• Raspel —aspell綁定到Ruby的接口

• UEA Stemmer—UEALite Stemmer的Ruby移植版，供搜索和檢索用的保守的詞干分析器

• Twitter-text-rb—該程序庫可以將推特中的用戶名、列表和話題標簽自動連接并提取出來。

通用機器學習

• Ruby Machine Learning —Ruby實現的一些機器學習算法。

• Machine Learning Ruby

• jRuby Mahout —精華！在JRuby世界中釋放了Apache Mahout的威力。

• CardMagic-Classifier—可用貝葉斯及其他分類法的通用分類器模塊。

• Neural Networks and Deep Learning—《神經網絡和深度學習》一書的示例代碼。

數據分析/數據可視化

• rsruby - Ruby – R bridge

• data-visualization-ruby—關于數據可視化的Ruby Manor演示的源代碼和支持內容

• ruby-plot —將gnuplot包裝為Ruby形式，特別適合將ROC曲線轉化為svg文件。

• plot-rb—基于Vega和D3的ruby繪圖庫

• scruffy —Ruby下出色的圖形工具包

• SciRuby

• Glean—數據管理工具

• Bioruby

• Arel

Misc
雜項

• Big Data For Chimps—大數據處理嚴肅而有趣的指南書

R

通用機器學習

• Clever Algorithms For Machine Learning

• Machine Learning For Hackers
  

• Machine Learning Task View on CRAN—R語言機器學習包列表，按算法類型分組。

• caret—R語言150個機器學習算法的統一接口

• SuperLearner and subsemble—該包集合了多種機器學習算法

• Introduction to Statistical Learning

數據分析/數據可視化

• Learning Statistics Using R
  

• ggplot2—基于圖形語法的數據可視化包。

Scala

自然語言處理

• ScalaNLP—機器學習和數值計算庫的套裝

• Breeze —Scala用的數值處理庫

• Chalk—自然語言處理庫。

• FACTORIE—可部署的概率建模工具包，用Scala實現的軟件庫。為用戶提供簡潔的語言來創(chuàng)建關系因素圖，評估參數并進行推斷。

數據分析/數據可視化

• MLlib in Apache Spark—Spark下的分布式機器學習庫

• Scalding —CAscading的Scala接口

• Summing Bird—用Scalding 和 Storm進行Streaming MapReduce

• Algebird —Scala的抽象代數工具

• xerial —Scala的數據管理工具

• simmer —化簡你的數據，進行代數聚合的unix過濾器

• PredictionIO —供軟件開發(fā)者和數據工程師用的機器學習服務器。

• BIDMat—支持大規(guī)模探索性數據分析的CPU和GPU加速矩陣庫。

通用機器學習

• Conjecture—Scalding下可擴展的機器學習框架

• brushfire—scalding下的決策樹工具。

• ganitha —基于scalding的機器學習程序庫

• adam—使用Apache Avro, Apache Spark 和 Parquet的基因組處理引擎，有專用的文件格式，Apache 2軟件許可。

• bioscala —Scala語言可用的生物信息學程序庫

• BIDMach—機器學習CPU和GPU加速庫。

原文鏈接： awesome-machine-learning   翻譯： 伯樂在線 - toolate

譯文鏈接： http://blog.jobbole.com/73806/