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机器学习工具总览

丰富的机器学习工具 当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时,存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。 机器学习工具总览 我已经将两个机器学习子领域Deep和Shallow Learning区分开来,这已成为过去几年中的一个重要分支。 浅层学习方法仍然广泛应用于自然语言处理,脑计算机接口和信息检索等领域。 机器学习包和库的详细比较 此表还包含有关使用GPU的特定工具支持的信息。 GPU接口已经成为机器学习工具的一个重要特性,因为它可以加速大规模矩阵运算。这对深度学习方法的重要性是显而易见的。 最后,附上一些关于学术界和工业界对这些工具的不同使用的补充说明。通过搜索机器学习出版物,演示文稿和分布式代码收集了哪些信息。

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机器学习工具代码

\[ 1 1 0 3\\ 1 0 3 3\\ 0 1 3 3\\ 0 0 0 0\\ \] \[ \Downarrow \] \[ 0 0 0 1\\ 0 ...

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    机器学习工具综述

    为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快,更简单,更有趣。 更快:好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着,从提出创意到得到结果的时间大大缩短。 如果不使用这些工具,你将会花费大部分时间来构建你自己的工具,而没将时间集中在获取结果上。 有目的地选择工具 你不希望为学习、使用机器学习工具学习、使用机器学习工具。必须有目的地使用工具机器学习工具可以让你在机器学习项目中交付结果。当你试图决定是否要学习工具或是新功能的时候,问自己这么一个问题: 这些工具如何帮助我在机器学习项目中交付结果? 那么如何区分好的机器学习工具与强大机器学习工具之间的区别呢? 直观的界面:强大的机器学习工具在应用机器学习过程的子任务上提供直观的界面。在任务的界面中有良好的映射以及适应性。 参考文章: 25个Java机器学习工具&库 最好的Python机器学习库 本地机器学习工具 VS 远程机器学习工具 比较机器学习工具最后一个方法是这个工具是本地工具还是远程工具

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    机器学习:算法及工具

    算法及工具 说明 编程语言:Python 机器环境:Windows 参考书籍:《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》 为什么使用Python 1.Python具有清晰的语法结构,简单易上手。 人工智能、数据挖掘、机器学习、深度学习 人工智能(Artifical Intelligence, AI)是计算机科学的一个子领域,创造于 20 世纪 60 年代,它涉及到解决对人类而言简单却对计算机很难的任务 ),即通过程序积累经验,但机器学习是另一门学科,并不从属于数据挖掘,二者相辅相成; 深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个子集,就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。 3.把复杂的概念通俗化,不要架空算法 下期 机器学习(一):机器学习基础 机器学习系列: 家明将与大家一起学习机器学习,借助于网上的教程与书籍指导,家明总结,与大家一起进步,共同应对AI时代。

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    Python机器学习工具

    Python机器学习库非常多,而且大多数开源,主要有: 1. scikit-learn scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块,包括分类、回归、聚类系列算法,主要算法有 Shogun Shogun是一个开源的大规模机器学习工具箱。 ,它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。 PyML PyML是一个Python机器学习工具包, 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。 Milk Milk是Python的一个机器学习工具箱,其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析:SVMs(基于libsvm),K-NN,随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。

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    谷歌再为机器学习贡献利器 并支持周边机器学习工具

    在Kubernetes日渐成为各大基础架构环境都要支持的公用工具时,其应用也逐渐在各个领域发酵,而该工具能调度庞大规模容器集群的能力,也相当适合与机器学习、大数据等应用场景结合。 而近日,由Google自家推出的Kubernetes机器学习工具包Kubeflow终于发布了0.1版。 而新发布的0.1版,除了上述核心功能外,也开始扩大支持周边的开源机器学习生态系统工具。 另外一款工具则是开源机器学习部署平台Seldon Core,让机器学习模型可以部署于Kubernetes上运行。 而Seldon Core的目标,要让数据科学家可以用任何工具包、程序语言创建机器学习模型。

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    机器学习和深度学习网络绘图工具

    之前见好多学长学姐做分享的时候,PPT上有很多比较好看的模型图,我在网上看到许多绘图工具。今天在网上找见了个我想要的绘图工具,这个画图模板需要科学上网才能进行访问。 NN-SVG 这个工具可以非常方便的画出各种类型的图。以平铺网络结构展示,用二维的方式,适合查看每一层featuremap的大小和通道数目。 ? 有FCNN style、LeNet style、AlexNet style三种模型,下面是链接:http://alexlenail.me/NN-SVG/ 绘图工具还有很多,如:PlotNeutralNet 还有一个是我这次推荐的,这是下面是使用这个工具的一些模型图,看着确实挺高大上的。 ? ? 爱斯达克国家圣诞节宫颈卡卡卡坎坎坷坷呃呃呃呃呃哦哦哦哦哦啊啊啊啊啊 公众号回复“绘图”可以获取下载地址。

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    机器学习工具:Python 和 Numpy入门

    如今,随着人工智能时代的到来,Python迅速成为了机器学习,深度学习的必备语言,流行的机器学习库,sklearn,完全是基于Python开发的API,深度学习库tensorflow也是对Python的支持最好 这样看来,作为开发者的我们除了要学习机器学习,深度学习的一些理论和算法的同时,还得去学各种语言,真的看起来很辛苦,有时候好不容易学会一门语言后,它已经又被新的语言迭代掉了。 这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。 包括: 一个强大的N维数组对象Array; 比较成熟的(广播)函数库; 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包; 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 linalg' import numpy.linalg as la '求逆矩阵' x2inv = la.inv(x2) 及其他... ---- 交流思想,注重分析,看重过程,包含但不限于:经典算法,机器学习

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    combo:机器学习模型合并工具

    机器学习中的模型合并(model combination)可以通过合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的。 在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中(比如Kaggle),最终获胜的方案都是多个模型的合成体。 除此之外,模型合并也常被用于减少数据和模型中的随机性,提高模型的稳定性,详情可以参考:「大部分机器学习算法具有随机性,只需多次实验求平均值即可吗?」 为了方便大家对机器学习模型进行合并,我最近开发了一个新的Python工具库「combo」,起这个名字是因为combo代表“点套餐” ,与我们的目的不谋而合 :) combo有以下特点: 包括多种合并方法 Research (JMLR)上,以吸引更多的用户关注 :) 总结来看,combo或许会成为一款流行的机器学习模型合并工具库。

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    25个Java机器学习工具&库

    本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。 它包括一系列的机器学习算法(分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统)和评估工具。关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其扩展性更强。 此外,MEKA基于WEKA的机器学习工具包。 4. Mallet是一个基于Java的面向文本文件的机器学习工具包。Mallet支持分类算法,如最大熵、朴素贝叶斯和决策树分类。 7. Stanford Classifier是一个机器学习工具,它可以将数据项归置到一个类别。一个概率分类器,比如这个,它可以对一个数据项给出类分配的概率分布。该软件是最大熵分类器的一个Java实现。

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    25个Java机器学习工具&库

    本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。 它包括一系列的机器学习算法(分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统)和评估工具。关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其扩展性更强。 此外,MEKA基于WEKA的机器学习工具包。 4. Mallet是一个基于Java的面向文本文件的机器学习工具包。Mallet支持分类算法,如最大熵、朴素贝叶斯和决策树分类。 7. Stanford Classifier是一个机器学习工具,它可以将数据项归置到一个类别。一个概率分类器,比如这个,它可以对一个数据项给出类分配的概率分布。该软件是最大熵分类器的一个Java实现。

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    25个Java机器学习工具

    本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。 它包括一系列的机器学习算法(分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统)和评估工具。关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其扩展性更强。 此外,MEKA基于WEKA的机器学习工具包。 4. Mallet是一个基于Java的面向文本文件的机器学习工具包。Mallet支持分类算法,如最大熵、朴素贝叶斯和决策树分类。 7. Stanford Classifier是一个机器学习工具,它可以将数据项归置到一个类别。一个概率分类器,比如这个,它可以对一个数据项给出类分配的概率分布。该软件是最大熵分类器的一个Java实现。

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    使用“假设工具”来研究机器学习模型

    What-If Tool 是一个交互式可视化工具用于研究机器学习模型(WIT)。他通过辅助检查、评估和对比学习模型来帮助我们理解分类或回归问题。 这个系统工具可以通过TensorBoard、Juypter拓展接口或Colab接入。 优点 这个工具的目的是提供一种简单、直观、强有力的可视化接口去与训练机器学习模型和数据交互。 毕竟,模型从提供的数据中学习,如果数据源是倾斜的,那么结果就是如此。机器学习已经在很多应用和领域得到了证明。 然而,机器学习模型的工业应用的关键障碍之一是确定用于训练模型的原始输入数据是否包含歧视性偏差。 结论 这只是一些假设工具功能的快速浏览。 WIT是一个非常方便的工具,它能够探测模型,掌握最重要的人的手中。简单地创建和训练模型不是机器学习的目的,但理解模型的原因和方式才是真正意义上的机器学习

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    机器学习需要掌握的九种工具

    来自剑桥大学的计算机科学博士生 Aliaksei Mikhailiuk 为我们整理了机器学习博士在获得学位之前需要掌握的九种工具。他在剑桥大学获得物理学硕士学位,在布里斯托大学获得工程学士学位。 一、可隔离环境工具 机器学习是一个快速发展的领域,常用的包更新非常频繁。尽管开发人员做出了努力,但较新的版本通常与旧版本不兼容,这样给研究者带来很多麻烦。幸运的是,有工具可以解决这个问题! MLFlow MLFlow 是一个能够覆盖机器学习全流程(从数据准备到模型训练到最终部署)的新平台,它是一款管理机器学习工作流程的工具,主要有三个功能模块:Tracking 跟踪和记录、Project 然而,机器学习的发展速度需要大家共同努力。Mikhailiuk 推荐了两个非常基本的工具:GitHub 以及 Lucidchart,它们对于有效的沟通非常方便,尤其是在远程工作上。 6. 教程地址:https://builtin.com/machine-learning/streamlit-tutorial 以上就是 Mikhailiuk 在获得机器学习博士学位之前需要掌握的九个工具,你不妨也学习一下

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    Python机器学习工具&库,再也不怕找不到工具

    用Python搞机器学习、数据科学,需要很多相关的资料,各种库、工具,都是常用、常找、常查的内容。 最近,维也纳的数据科学家Florian Rohrer把这类相关资料整理成了一个Python机器学习工具合辑,可以照着更新一下自己的收藏夹了。 四十几类项目 整个列表中,包含超过40类内容: 核心工具、Pandas和Jupyter、文本提取、大数据、统计、特征提取、可视化、地理工具、推荐系统、决策树、NLP、CV、神经网络、GPU、聚类、机器学习可解释性 、强化学习…… 具体都有什么呢? Python机器学习工具&库,分门别类排列好,再也不怕找不到工具了 这哪怕是做PPT,都非常有用啊!

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    Python最有用的机器学习工具和库

    它同样适用于机器学习也是意料之中的事。 ? 当然,它也有些缺点;其中一个是工具和库过于分散。 这篇文章的目的就是列举并描述Python可用的最有用的机器学习工具和库。这个列表中,我们不要求这些库是用Python写的,只要有Python接口就够了。 另外,尽管有些模块可以用于多种机器学习任务,我们只列出主要焦点在机器学习的库。比如,虽然Scipy包含一些聚类算法,但是它的主焦点不是机器学习而是全面的科学计算工具集。 Scikit-Learn Scikit Learn是我们在CB Insights选用的机器学习工具。我们用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。 Shogun Shogun是个聚焦在支持向量机(Support Vector Machines, SVM)上的机器学习工具箱,用C++编写。

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    机器学习和 AI 领域必须了解的工具

    关于数据科学,工具可能并不是那么热门的话题。人们似乎更关注最新的聊天机器人技术以及深度学习框架。 但这显然是不合理的。为什么不花些时间,挑选合适的工具呢?毕竟好的工具能够让你事半功倍。 在本文中介绍了机器学习和 AI 方面的优质工具。 应该使用哪种语言? 这是一个有争议的问题。存在很多不同的观点。我个人的观点可能不那么常见,我认为越多越好。你应该同时使用 R 语言和 Python。 典型的机器学习工作流程 最重要的步骤是:数据获取、数据清洗、可视化、建模、沟通。这些过程都需要用到库。 数据清洗 针对数据清洗,R语言中有一个出色的包——dplyr。无可否认,它的语法有些奇怪。 这需要一定的学习过程,但在习惯了之后,你可以在数据处理中做很多事情(甚至可以直接写入数据库)。 数据可视化 针对数据可视化,R语言中有 ggplot2 和 plotly 。 使用 seaborn 对 iris 数据集进行绘制 API 使用R语言进行机器学习常常会遇到一个问题。

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    会写 Py 脚本,就能开发机器学习工具

    1.jpg Streamlit是第一个专门针对机器学习和数据科学团队的应用开发框架,它是开发自定义机器学习工具的最快的方法,你可以认为它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位,可以帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具 localhost:8501 Network URL: http://10.0.1.29:8501 这会自动打开本地的web浏览器并访问Streamlit应用: 6.jpg 4、实例:自动驾驶数据集工具 Streamlit应用让你可以在整个Udacity自动驾驶车辆照片数据集中进行语义化搜索,可视化人工标注,并且可以实时运行一个YOLO 目标检测器: 7.jpg 整个应用只有300行Python代码,绝大多数是机器学习代码

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    掌握哪些机器学习工具更受企业青睐?

    ▌国内开始奋力发展,积极打造全方位生态体系 当前,因为机器学习、深度学习一些基础性算法已经较为成熟,各科技公司纷纷建立算法模型工具,以便开发者和公司参考和使用并帮助大家实现技术进阶与转型。 另一个必须要提到的工具就是以 AutoML 为代表的自动机器学习工具。Google 推出的开发者的利器——AutoML 相信大家已经非常熟悉了。 8 日下午,我们专门开设“机器学习工具技术专场”,为大家邀请到了在研究和工业级大规模机器学习平台开发、深度学习平台开发应用有着丰富经验的技术专家们。 下面介绍机器学习工具技术专题的重磅讲师团: ? 邹欣:微软亚洲研究院研发经理 演讲议题:AI 平台和应用实践 邹欣老师,负责过必应搜索客户端、必应输入法、必应词典、微软小娜等产品。 除了机器学习工具技术专题之外,我们还为大家准备了“计算机视觉”、“自然语言处理”、“数据分析”、“机器学习”、“知识图谱”、“语音识别”等技术专题,以及“智慧金融”、“智能驾驶”、“智慧医疗”等行业峰会

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