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  • 机器学习软件大汇总

    千次阅读 2019-03-10 21:38:42
    今天给大家介绍一下经典的开源机器学习软件: 编程语言:搞实验个人认为当然matlab最灵活了(但是正版很贵),但是更为前途的是python(numpy+scipy+matplotlib)和C/C++,这样组合既可搞研究,也可搞商业开发,易用...

    今天给大家介绍一下经典的开源机器学习软件:

    编程语言:搞实验个人认为当然matlab最灵活了(但是正版很贵),但是更为前途的是python(numpy+scipy+matplotlib)和C/C++,这样组合既可搞研究,也可搞商业开发,易用性不比matlab差,功能组合更为强大,个人认为,当然R和java也不错.

    1.机器学习开源软件网(收录了各种机器学习的各种编程语言学术与商业的开源软件)

    http://mloss.org

    2 偶尔找到的机器学习资源网:(也非常全,1和2基本收录了所有ML的经典开源软件了)

    http://www.dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/Machine_Learning/Software/

    3 libsvm (支持向量机界最牛的,不用多说了,台湾大学的林教授的杰作)

    http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

    4 WEKA (基于java的机器学习算法最全面最易用的开源软件)

    http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

    5 scikit (本人最喜欢的一个基于python的机器学习软件,代码写得非常好,而且官方的文档非常全,所有都有例子,算法也齐全,开发也活跃
    ,强烈推荐给大家用)

    http://scikit-learn.org/stable/

    6 OpenCv(最牛的开源计算机视觉库了,前途无可限量,做图像处理与模式识别的一定要用,总不能整天抱着matlab做实验和工业界脱节吧,但是有一定难度)

    http://opencv.willowgarage.com/wiki/

    7 Orange (基于c++和python接口的机器学习软件,界面漂亮,调用方便,可以同时学习C++和python,还有可视化的功能,)

    http://orange.biolab.si/

    8 Mallet (基于JAVA实现的机器学习库,主要用于自然语言处理方面,特色是马尔可夫模型和随机域做得好,可和WEKA互补)

    http://mallet.cs.umass.edu/

    9 NLTK(PYTHON的自然处理开源库,非常易用,也强大,还有几本orelly的经典教程)

    http://nltk.org/

    10 lucene(基于java的包括nutch,solr,hadoop,mahout等全套,是做信息检索和搜索引擎的同志们必学的开源软件了,学JAVA的必学)

    http://lucene.apache.org/

    软件:

    编程语言:搞实验个人认为当然matlab最灵活了(但是正版很贵),但是更为前途的是python(numpy+scipy+matplotlib)和C/C++,这样组合既可搞研究,也可搞商业开发,易用性不比matlab差,功能组合更为强大,个人认为,当然R和java也不错.

    1.机器学习开源软件网(收录了各种机器学习的各种编程语言学术与商业的开源软件)

    http://mloss.org

    2 偶尔找到的机器学习资源网:(也非常全,1和2基本收录了所有ML的经典开源软件了)

    http://www.dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/Machine_Learning/Software/

    3 libsvm (支持向量机界最牛的,不用多说了,台湾大学的林教授的杰作)

    http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

    4 WEKA (基于java的机器学习算法最全面最易用的开源软件)

    http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

    5 scikit (本人最喜欢的一个基于python的机器学习软件,代码写得非常好,而且官方的文档非常全,所有都有例子,算法也齐全,开发也活跃
    ,强烈推荐给大家用)

    http://scikit-learn.org/stable/

    6 OpenCv(最牛的开源计算机视觉库了,前途无可限量,做图像处理与模式识别的一定要用,总不能整天抱着matlab做实验和工业界脱节吧,但是有一定难度)

    http://opencv.willowgarage.com/wiki/

    7 Orange (基于c++和python接口的机器学习软件,界面漂亮,调用方便,可以同时学习C++和python,还有可视化的功能,)

    http://orange.biolab.si/

    8 Mallet (基于JAVA实现的机器学习库,主要用于自然语言处理方面,特色是马尔可夫模型和随机域做得好,可和WEKA互补)

    http://mallet.cs.umass.edu/

    9 NLTK(PYTHON的自然处理开源库,非常易用,也强大,还有几本orelly的经典教程)

    http://nltk.org/

    10 lucene(基于java的包括nutch,solr,hadoop,mahout等全套,是做信息检索和搜索引擎的同志们必学的开源软件了,学JAVA的必学)

    http://lucene.apache.org/

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  • 开源机器学习软件

    千次阅读 2014-02-09 09:57:17
    今天给大家介绍一下经典的开源机器学习软件: 编程语言:搞实验个人认为当然matlab最灵活了(但是正版很贵),但是更为前途的是python(numpy+scipy+matplotlib)和C/C++,这样组合既可搞研究,也可搞商业开发,...
    今天给大家介绍一下经典的开源机器学习软件:
    

    编程语言:搞实验个人认为当然matlab最灵活了(但是正版很贵),但是更为前途的是python(numpy+scipy+matplotlib)和C/C++,这样组合既可搞研究,也可搞商业开发,易用性不比matlab差,功能组合更为强大,个人认为,当然R和java也不错.

    1.机器学习开源软件网(收录了各种机器学习的各种编程语言学术与商业的开源软件)

    http://mloss.org

    2 偶尔找到的机器学习资源网:(也非常全,1和2基本收录了所有ML的经典开源软件了)

    http://www.dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/Machine_Learning/Software/

    3 libsvm (支持向量机界最牛的,不用多说了,台湾大学的林教授的杰作)

    http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

    4 WEKA (基于java的机器学习算法最全面最易用的开源软件)

    http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

    5 scikit (本人最喜欢的一个基于python的机器学习软件,代码写得非常好,而且官方的文档非常全,所有都有例子,算法也齐全,开发也活跃
    ,强烈推荐给大家用)

    http://scikit-learn.org/stable/

    6 OpenCv(最牛的开源计算机视觉库了,前途无可限量,做图像处理与模式识别的一定要用,总不能整天抱着matlab做实验和工业界脱节吧,但是有一定难度)

    http://opencv.willowgarage.com/wiki/

    7 Orange (基于c++和python接口的机器学习软件,界面漂亮,调用方便,可以同时学习C++和python,还有可视化的功能,)

    http://orange.biolab.si/

    8 Mallet (基于JAVA实现的机器学习库,主要用于自然语言处理方面,特色是马尔可夫模型和随机域做得好,可和WEKA互补)

    http://mallet.cs.umass.edu/

    9 NLTK(PYTHON的自然处理开源库,非常易用,也强大,还有几本orelly的经典教程)

    http://nltk.org/

    10 lucene(基于java的包括nutch,solr,hadoop,mahout等全套,是做信息检索和搜索引擎的同志们必学的开源软件了,学JAVA的必学)

    http://lucene.apache.org/

    软件:

    编程语言:搞实验个人认为当然matlab最灵活了(但是正版很贵),但是更为前途的是python(numpy+scipy+matplotlib)和C/C++,这样组合既可搞研究,也可搞商业开发,易用性不比matlab差,功能组合更为强大,个人认为,当然R和java也不错.

    1.机器学习开源软件网(收录了各种机器学习的各种编程语言学术与商业的开源软件)

    http://mloss.org

    2 偶尔找到的机器学习资源网:(也非常全,1和2基本收录了所有ML的经典开源软件了)

    http://www.dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/Machine_Learning/Software/

    3 libsvm (支持向量机界最牛的,不用多说了,台湾大学的林教授的杰作)

    http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

    4 WEKA (基于java的机器学习算法最全面最易用的开源软件)

    http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

    5 scikit (本人最喜欢的一个基于python的机器学习软件,代码写得非常好,而且官方的文档非常全,所有都有例子,算法也齐全,开发也活跃
    ,强烈推荐给大家用)

    http://scikit-learn.org/stable/

    6 OpenCv(最牛的开源计算机视觉库了,前途无可限量,做图像处理与模式识别的一定要用,总不能整天抱着matlab做实验和工业界脱节吧,但是有一定难度)

    http://opencv.willowgarage.com/wiki/

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    http://orange.biolab.si/

    8 Mallet (基于JAVA实现的机器学习库,主要用于自然语言处理方面,特色是马尔可夫模型和随机域做得好,可和WEKA互补)

    http://mallet.cs.umass.edu/

    9 NLTK(PYTHON的自然处理开源库,非常易用,也强大,还有几本orelly的经典教程)

    http://nltk.org/

    10 lucene(基于java的包括nutch,solr,hadoop,mahout等全套,是做信息检索和搜索引擎的同志们必学的开源软件了,学JAVA的必学)

    http://lucene.apache.org/

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  • “我们应该去哪个网站学习软件测试呢?”这是软件测试菜鸟和打算从业软件测试的经常提的问题。目前,国内软件测试学习的技术网站真的不多(我说的专业测试站点,不是博客),下面说说我学习软件测试收藏的一些测试...

    “我们应该去哪个网站学习软件测试呢?”这是软件测试菜鸟和打算从业软件测试的经常提的问题。目前,国内软件测试学习的技术网站真的不多(我说的专业测试站点,不是博客),下面说说我学习软件测试收藏的一些测试站点。

    www.51ste.com 软件测试部落 可能知道的人不多,但这不得不说是一个良心的软件测试学习技术站。里面没有垃圾文、推广软文。测试菜鸟和老人都值得收藏的一个站点。里面涵盖了测试菜鸟、前辈和大咖的经验总结、心得体会,能让菜鸟少走弯路,老鸟也找到灵感或突破的方向。更难得是是:里面有一些游戏测试者的经验总结,游戏测试人员不妨看看。

    www.51testing.com  老牌的测试学习站点。随着该站主体上市,似乎精力都投入到培训招生上去了,现在也就论坛区值得一去,毕竟用户基数大活跃人多,软件测试中碰到的问题很容易得到解答。特别适合学习中的测试新丁。

    www.testerhome.com 又是一个培训背景的测试网站,不过里面也有些高质量的文章。该站最大的亮点是 bug曝光台,一些“闲极无聊”的测试人员会把生活中使用应用过程中发现的bug发布上去。话说,如果对自己经手的应用苛求质量与负责,不妨定期关注下。

    www.testwo.com 测试窝 原来还不错,但现在似乎都是转载文。如果实在有空,去看看也不错。

    其他,如CSDN、博客园、知乎、简书、51CTO上也有一些优秀的软件测试从业者的博客,如果符合大家的口味,也可以多去看看。毕竟,多去向优秀的人学习能避免大家少走弯路。

    而 领测 、泽众、51sqae等,更新不稳定,主要为一些培训机构招生和应聘信息,这里就不为大家逐一介绍了。

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  • 欢迎软件测试技术交流: 性能测试:https://blog.csdn.net/qq_37615098/category_10137520.html 渗透测试:https://blog.csdn.net/qq_37615098/category_9447721.html Vue+Django全栈项目开发:...
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