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一种新颖的进化计算框架,并使其从研究原型到

文章作者:最新资讯 上传时间:2020-01-05

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如今开源是创新的核心,推动着技术的飞速革新。本文会为你介绍 2016 年机器学习 Top 20 Python 开源项目,同时分析得出一些有趣的见解和发展趋势。

TensorFlow最初是由研究人员和工程师在Google机器智能研究组织的Google Brain团队中开发的。 该系统旨在促进机器学习的研究,并使其从研究原型到生产系统的快速和轻松过渡。

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  • TensorFlow最初是由研究人员和工程师在Google机器智能研究组织的Google Brain团队中开发的。 该系统旨在促进机器学习的研究,并使其从研究原型到生产系统的快速和轻松过渡。

Github URL: Tensorflow

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  • Scikit-learn是用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具,可供所有人访问,并可在各种环境中重用,基于NumPy,SciPy和matplotlib,开源,商业可用 - BSD许可证。

Github URL: Scikit-learn

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  • Keras:高级神经网络API,用Python编写,能够在TensorFlow,CNTK或Theano之上运行。

Github URL: Keras

  • PyTorch张量和动态神经网络,具有强大的GPU加速功能。

Github URL: pytorch

  • Theano允许您有效地定义,优化和评估涉及多维阵列的数学表达式。

Github URL: Theano

  • Gensim 具有可扩展的统计语义,分析语义结构的纯文本文档,检索语义相似的文档等功能。

Github URL: Gensim

-Caffe以表达,速度和模块化为基础的深度学习框架。 它由伯克利视觉和学习中心和社区贡献者开发。

Github URL: Caffe

  • Chainer:基于Python的独立开源框架,适用于深度学习模型。 Chainer提供灵活,直观和高性能的方法来实现全方位的深度学习模型,包括最新的模型,如递归神经网络和变分自动编码器。

Github URL: Chainer

  • Statsmodels: 允许用户浏览数据,估计统计模型和执行统计测试。 描述性统计,统计测试,绘图函数和结果统计的广泛列表可用于不同类型的数据和每个估算器。

Github URL: Statsmodels

  • Shogun是机器学习工具箱,提供各种统一和高效的机器学习方法。 工具箱无缝地允许轻松组合多个数据表示,算法类和通用工具。

    Github URL: Shogun

  • Pylearn2机器学习库。 它的大部分功能都建立在Theano之上。 这意味着您可以使用数学表达式编写Pylearn2插件,Theano将为您优化和稳定这些表达式,并将它们编译为您选择的后端。

Github URL: Pylearn2

  • NuPIC是一个基于新皮层理论的开源项目,称为分层时间记忆。 HTM理论的一部分已经在应用中得到实施,测试和使用,HTM理论的其他部分仍在开发中。

Github URL: NuPIC

  • Nilearn:基于Python的深度学习库。 它提供易用性,同时提供最高性能。

Github URL: Nilearn

  • Orange3:Python工具箱进行多变量统计,并使用预测建模,分类,解码或连接分析等应用程序。

Github URL: Orange3

  • Pymc: 实现贝叶斯统计模型和拟合算法,包括马尔可夫链蒙特卡罗。 其灵活性和可扩展性使其适用于大量问题。

Github URL: Pymc

-Deap: 一种新颖的进化计算框架,用于快速原型设计和思想测试。 它旨在使算法明确,数据结构透明。 它与多处理和SCOOP等并行机制完美协调。

Github URL: Deap

  • Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)是一个带有Python绑定的C ++库,用于搜索空间中接近给定查询点的点。 它还创建了大型只读基于文件的数据结构,这些数据结构映射到内存中,以便许多进程可以共享相同的数据。

Github URL: Annoy

  • PyBrain是一个用于Python的模块化机器学习库。 其目标是为机器学习任务和各种预定义环境提供灵活,易用且功能强大的算法,以测试和比较您的算法。

Github URL: PyBrain

  • Fuel是一个数据管道框架,可为您的机器学习模型提供所需的数据。 它计划由 Blocks和Pylearn2神经网络库使用。

Github URL: Fuel

2016年十大Python机器学习开源项目

KDnuggets 为您带来 Github 上最新的 Python 机器学习开源项目前 20 名。奇怪的是,去年一些非常活跃的项目渐渐停滞了,因此没能上榜,而 13 个新项目冲进了今年的 top 20(参考贡献 contributions 和提交数 commits)。

Github URL: Tensorflow

1、Scikit-learn 用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具,基于NumPy,SciPy和matplotlib,开源,商业可用的BSD许可证。Commits: 21486, Contributors: 736, Github地址: Scikit-learn

2016 Top 20 Python 机器学习开源项目

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2、Tensorflow 最初由Google机器智能研究机构的Google Brain小组的研究人员和工程师开发。 该系统旨在促进机器学习的研究,并使其快速和容易地从研究原型过渡到生产系统。Commits: 10466, Contributors: 493, Github地址: Tensorflow

  1. Scikit-learn 是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具,易上手,可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib,开源,可商用(基于 BSD 许可)

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3、Theano 允许您有效地定义,优化和评估涉及多维数组的数学表达式。Commits: 24108, Contributors: 263, Github URL: Theano

提交数: 21486, 贡献者: 736, Github 链接: Scikit-learn(http://github.com/scikit-learn/scikit-learn0

Scikit-learn

4、Caffe is一个深入学习的框架,速度快和模块化。 它由伯克利视觉和学习中心和社区贡献者开发。Commits: 3801, Contributors: 215, Github URL: Caffe

  1. Tensorflow 最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队(Google Brain Team)的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究,能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。

是用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具,可供所有人访问,并可在各种环境中重用,基于NumPy,SciPy和matplotlib,开源,商业可用

5、Gensim is 一个免费的Python库,具有诸如可扩展的统计语义之类的特性,分析用于语义结构的纯文本文档,从语义上检索类似的文档。Commits: 2702, Contributors: 145, Github URL: Gensim

提交数: 10466, 贡献者: 493, Github 链接: Tensorflow(https://github.com/tensorflow/tensorflow99696大富豪棋牌,)

  • BSD许可证。

6、Pylearn2 是一个机器学习库。 它的大部分功能是建立在Theano的基础之上。 这意味着您可以使用数学表达式编写Pylearn2插件,Theano将为您优化和稳定这些表达式,并将其编译为您选择的后端。Commits: 7100, Contributors: 115, Github URL: Pylearn2

  1. Theano 允许高效地定义、优化以及评估涉及多维数组的数学表达式. 提交数: 24108, 贡献者: 263, Github 链接: Theano(https://github.com/Theano/Theano)

  2. Caffe 是一个基于表达式,速度和模块化原则创建的深度学习框架。它由伯克利视觉学习中心(BVLC, Berkeley Vision and Learning Center)和社区贡献者共同开发。 提交数: 3801, 贡献者: 215, Github 链接: Caffe(https://github.com/BVLC/caffe)

  3. Gensim 是一个免费的 Python 库,它包含可扩展的统计语义,分析纯文本文档的语义结构,以及检索相似语义的文档等功能。

Github URL: Scikit-learn

7、Statsmodels 是一个Python模块,允许用户探索数据,估计统计模型和执行统计测试。 描述性统计,统计测试,绘图函数和结果统计的详细列表可用于不同类型的数据和每个估计器。Commits: 8664, Contributors: 108, Github URL: Statsmodels

提交数: 2702, 贡献者: 145, Github 链接: Gensim(https://github.com/RaRe-Technologies/gensim)

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8、Shogun是机器学习工具箱,提供广泛的统一和高效的机器学习方法。 工具箱无缝地允许容易地组合多个数据表示,算法类和通用工具。Commits: 15172 Contributors: 105, Github URL: Shogun

  1. Pylearn2 是一个机器学习库。它的大多数功能都是构建于Theano 之上的。这意味着你可以利用数学表达式自己写 Pylearn2 插件(新模型,算法等等),Theano 会为你优化这些表达式使其更加稳定,你还可以选择将其编译到后端(CPU 或 GPU)。

图片.pngKeras:高级神经网络API,用Python编写,能够在TensorFlow,CNTK或Theano之上运行。

9、Chainer 一个用于深度学习模型的基于Python的独立开源框架。 Chainer提供灵活,直观和高性能的方法来实现全范围的深度学习模型,包括最先进的模型,如复现神经网络和变分自动编码器。Commits: 6298, Contributors: 84, Github URL: Chainer

提交数: 7100, 贡献者: 115, Github 链接: Pylearn2(http://github.com/lisa-lab/pylearn2)

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