可能是 2017 最全的机器学习开源项目列表
MXNet — 轻量级且灵活高效的深度学习库，允许使用混合符号编程和命令式编程CaffeOnSpark — 雅虎开源的基于 Hadoop/Spark 的分布式深度学习包BigDL — 英特尔开源的基于 Apache Spark 的分布式深度学习库，支持高性能大数据分析Swift AI — 高性能的人工智能和机器学习库，完全用 Swift 编写，目前支持 iOS 和 OS X，包括一组人工智能和机器学习的通用工具Gorgonia — Go 机器学习库，用于撰写和评估多维数组的数学公式。与 Theano 和 TensorFlow 理念相似，支持 GPU/CUDA，支持分布式计算Shark C++ — 快速、模块化、功能丰富的开源 C++ 机器学习库，提供了各种机器学习相关技术，比如线性/非线性优化、基于内核学习算法、神经网络等MLPACK — C++ 的机器学习库，亮点在于其扩展性、高速性和易用性。旨在让新用户通过简单、一致的 API 使用机器学习，同时为专业用户提供 C++ 的高性能和最大灵活性smile — 包含各种现有的机器学习算法的 Java 库。例如邻接表和矩阵图算法、基于 Swing 的可视化库等PredictionIO — 开源的机器学习服务器，开发工程师和数据分析师可以使用它构建智能应用程序，还可以做一些预测功能，比如个性化推荐、发现内容等Aerosolve — 支撑 Airbnb 定价建议系统的机器学习引擎Vowpal Wabbit — 机器学习系统，它利用诸如在线，散列，减少，缩减，学习，搜索，主动和交互式学习等技术推动机器学习技术的前沿发展Apache SystemML — SystemML 是灵活的、可伸缩机器学习 (ML) 语言，使用 Java 编写。它提供自动优化功能，通过数据和集群特性保证高效和可伸缩。SystemML 可在 MapReduce 或者 Spark 环境中运行 2/2 首页 上一页 1 2
