GraphLab

GraphLab是一種新的面向機器學習的并行框架。GraphLab提供了一個完整的平臺，讓機構(gòu)可以使用可擴展的機器學習系統(tǒng)建立大數(shù)據(jù)以分析產(chǎn)品，該公司客戶包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等，它們從別的應用程序或者服務中抓取數(shù)據(jù)，通過推薦系統(tǒng)、欺詐監(jiān)測系統(tǒng)、情感及社交網(wǎng)絡分析系統(tǒng)等系統(tǒng)模式將大數(shù)據(jù)理念轉(zhuǎn)換為生產(chǎn)環(huán)境下可以使用的預測應用程序。（?詳情）

項目主頁：?http://graphlab.org/

Vowpal Wabbit

Vowpal Wabbit(Fast Online Learning)最初是由雅虎研究院建設的一個機器學習平臺，目前該項目在微軟研究院。它是由John Langford啟動并主導的項目。

項目地址：??http://hunch.net/~vw/

scikits.learn

scikit-learn是一個開源的、構(gòu)建在SciPy之上用于機器學習的 Python 模塊。它包括簡單而高效的工具，可用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，適合于任何人，可在各種情況下重復使用、構(gòu)建在 NumPy、SciPy和 matplotlib 之上，遵循BSD 協(xié)議。（詳情）

項目地址：?http://scikit-learn.org/stable

Theano

Theano是一個python庫，用來定義、優(yōu)化和模擬數(shù)學表達式計算，用于高效的解決多維數(shù)組的計算問題。它使得寫深度學習模型更加容易，同時也給出了一些關于在GPU上訓練它們的選項。（?詳情）

項目地址：?http://deeplearning.net/software/theano/

Mahout

Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一個開源項目，提供一些可擴展的機器學習領域經(jīng)典算法的實現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應用程序。Mahout包含許多實現(xiàn)，包括聚類、分類、推薦過濾、頻繁子項挖掘。此外，通過使用 Apache Hadoop 庫，Mahout 可以有效地擴展到云中。

項目主頁：?http://mahout.apache.org/

pybrain

pybrain是Python的一個機器學習模塊，它的目標是為機器學習任務提供靈活、易應、強大的機器學習算法。pybrain包括神經(jīng)網(wǎng)絡、強化學習(及二者結(jié)合)、無監(jiān)督學習、進化算法。以神經(jīng)網(wǎng)絡為核心，所有的訓練方法都以神經(jīng)網(wǎng)絡為一個實例。

項目主頁：?http://pybrain.org/

OpenCV

OpenCV是一個基于（開源）發(fā)行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows和Mac OS操作系統(tǒng)上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。（?詳情）

項目主頁：?http://opencv.org/

Orange

Orange 是一個基于組件的數(shù)據(jù)挖掘和機器學習軟件套裝，它的功能即友好，又很強大，快速而又多功能的可視化編程前端，以便瀏覽數(shù)據(jù)分析和可視化，基綁定了 Python以進行腳本開發(fā)。它包含了完整的一系列的組件以進行數(shù)據(jù)預處理，并提供了數(shù)據(jù)帳目，過渡，建模，模式評估和勘探的功能。

項目主頁：?http://orange.biolab.si/

NLTK

NLTK（natural language toolkit)是python的自然語言處理工具包。2001年推出，至今發(fā)展非常活躍。它的主要作用是為了教學，至今已經(jīng)在20多個國家60多所高校使用，里面包括了大量的詞料庫，以及自然語言處理方面的算法實現(xiàn)：分詞， 詞根計算， 分類， 語義分析等。

項目主頁：?http://nltk.org/

Nupic

Nupic是一個開源的人工智能平臺。該項目由Grok（原名 Numenta）公司開發(fā)，其中包括了公司的算法和軟件架構(gòu)。 NuPIC 的運作接近于人腦，“當模式變化的時候，它會忘掉舊模式，記憶新模式”。如人腦一樣，CLA 算法能夠適應新的變化。（?詳情）

項目主頁：?http://numenta.org/nupic.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的10个关于人工智能和机器学习的有趣开源项目的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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