ML-14:机器学习开源项目
一起创作,Come on!!! 简练而全面的开源ML&AI电子书
以机器学习、人工智能、深度学习为代表的人工智能是科技研究中最热门的方向之一。像IBM、谷歌、微软、Facebook 和亚马逊等公司都在研发上投入大量的资金、或者收购那些在机器学习、神经网络、自然语言和图像处理等领域取得了进展的初创公司。人工智能是技术迭代的加速器，每家公司都希望利用人工智能增加高维攻击力和防守力。
1 Scikits-Learn
项目地址: http://scikit-learn.org
项目简介: Scikits-Learn是一个开源的、构建在SciPy之上用于机器学习的 Python 模块。它包括简单而高效的工具，可用于数据挖掘和数据分析，适合于任何人，可在各种情况下重复使用、构建在 NumPy、SciPy和 matplotlib 之上，遵循BSD 协议。
2 MLlib
项目地址: http://spark.apache.org/mllib/
项目简介: 由于其速度，Apache Spark 成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib 是 Spark 的可扩展机器学习库。它集成了 Hadoop 并可以与 NumPy 和 R 进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML 管道架构、ML 持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。
3 Mahout
项目地址: http://mahout.apache.org/
项目简介: Mahout是Apache基金会旗下的一个开源机器学习框架。Mahout提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。使用 Mahout 的公司有 Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。
参考文献
- [1] 周志华. 机器学习. 清华大学出版社. 2016.
- [2] [日]杉山将. 图解机器学习. 人民邮电出版社. 2015.
- [3] 佩德罗·多明戈斯. 终极算法-机器学习和人工智能如何重塑世界. 中信出版社. 2018.