本文介绍了GitHub上最流行的20个Python机器学习项目,包括scikit-learn、Pylearn2、NuPIC等,并分析了这些项目的特点和贡献。
我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目,发现scikit-Learn,PyLearn2和NuPic是贡献最积极的项目。让我们一起在Github上探索这些流行的项目! Scikit-learn:Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scienti
摘要: 开源是技术创新和快速发展的核心。这篇文章向你展示Python机器学习开源项目以及在分析过程中发现的非常有趣的见解和趋势。 我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目,发现scikit-Learn,PyLearn2和NuPic是贡献最积极的项目。让我们一起在Github上探索这些流行的项目! Scikit-learn:Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随
对于机器学习从业者而言,有自己最喜欢的算法是很常见的。可能这有点不太合乎常理,因为没有一个算法能够完全地主导所有的应用,而且机器学习算法的性能很大程度上依赖于应用程序和数据集的维度。甚至对于一个给定的问题和数据集,由不同算法训练而得到的一个组合模型往往会优于单个模型。尽管如此,人们还是有自己最喜欢的算法。有些人喜欢SVM,因为它们有着优美的公式或者是可直接使用的高质量算法实现;也有些人喜欢决策规则,因为它们的简单性和可解释性;还有些人则因为神经网络的灵活性而痴迷于它。 我所喜欢的算法就是(你可能已经猜到了)
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我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目。 1. Scikit-learn(重点推荐) www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Pyth
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域。
概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域。 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整个业界,得到众多著名企业的大力支持,其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage与搜索引擎起家的Google。下面几个
打开任何一个浏览器搜“地理空间数据云”或者在网页地址处输入网址:http://www.gscloud.cn,注册账号登录进去,点击高级搜索,设定下载区域范围以及传感器类型即可下载所需遥感数据,如下图所示。
如果您正在寻找适合概念和实现核心的机器学习入门,那么这本新的免费教科书将帮助您轻松地学习ML工程。通过关注基础算法的基础,您将快速启动并运行自己构建的代码。
科学计算 Python packages 一览 加入您有了 Python 编程经验,并对机器学习有所了解。Python 有很多为机器学习提供便利的开源库。通常它们被称为Python科学库(scientific Python libraries),用以执行基本的数据科学任务(这里有一点程度主观色彩): ▪ numpy - 主要用于N维数组 ▪ pandas - Python数据分析库,包含dataframe等结构 ▪ matplotlib - 2D绘图库,产出质量足以进行印刷的图 ▪ sc
我们都知道:Scikit-Learn,Keras,Tensorflow是机器学习工具链的重要组成部分。本书的作者,根据上述三个机器学习工具箱,融汇贯通成一个个机器学习实例,让即使对人工智能了解不多的程序员也可以使用简单高效的工具来实现机器学习任务。
主要资源来自TensorFlow中文社区,翻译借助谷歌翻译,仅用于资源分享。 以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库,持续更新中。 C 通用机器学习 推荐人 -一个产品推荐的Ç语言库,利用了协同过滤。 计算机视觉 CCV – C / Cached /核心计算机视觉库,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat – VLFeat是开源的计算机视觉算法库,有Matlab工具箱。 ---- C ++ 计算机视觉 OpenCV – 最常用的视觉库。有C ++,C,Python以及Java接口),支持Win
在之前的一篇博客(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114806478)中,我们对基于MATLAB的随机森林(RF)回归与变量影响程度(重要性)排序代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB,对另一种常用的机器学习方法——神经网络方法加以代码实战。
科学计算依赖于执行用不同编程语言编码的计算机算法。计算机视觉就是这样一个跨学科的科学领域,通常简称为CV。计算机视觉被用来开发能够自动完成诸如获取、处理、分析和理解数字图像等任务的技术。它也被用来从现实世界中提取高维数据来产生符号信息。简单地说,计算机视觉使计算机能够像人类一样看到、理解和处理图像和视频。
MLJ是一个用纯Julia编写的开源机器学习工具箱,它提供了一个统一的界面,用于与目前分散在不同Julia软件包中的有监督和无监督学习模型进行交互。
它的全名叫做 Statistical Machine Intelligence and Learning Engine,是一个快速、全面的机器学习系统。
Julia新推出了一个超高纯度的机器学习框架MLJ,团队希望把MLJ打造成一个灵活的、用于组合和调整机器学习模型、具备高性能、快速开发的框架。Julia团队之所以推出MLJ,部分原因也是受到MLR的影响。
这项功能下周才会正式向所有Plus用户开放,但不少提前进行测试的网友都不约而同地发现:
选自 Pivotal 机器之心编译 参与:Panda 随机森林在过去几年里得到了蓬勃的发展。它是一种非线性的基于树的模型,往往可以得到准确的结果。但是,随机森林的工作过程大都处于黑箱状态,往往难以解读和完全理解。近日,Pivotal Engineering Journal 网站发表了一篇文章,对随机森林的基础进行了深度解读。该文从随机森林的构造模块决策树谈起,通过生动的图表对随机森林的工作过程进行了介绍,能够帮助读者对随机森林的工作方式有更加透彻的认识。本文内容基于 Ando Saabas 的一个 GitH
本系列文章将会以通俗易懂的对话方式进行教学,对话中将涵盖了新手在学习中的一般问题。此系列将会持续更新,包括别的语言以及实战都将使用对话的方式进行教学,基础编程语言教学适用于零基础小白,之后实战课程也将会逐步更新。
自行车共享系统是传统自行车租赁的新一代,从注册会员、租赁到归还的整个过程都是自动化的。通过这些系统,用户可以很容易地从一个特定的位置租用自行车,并在另一个位置归还。目前,全球大约有500多个共享单车项目,这些项目由50多万辆自行车组成。今天,由于它们在交通、环境和健康问题上的重要作用,人们对这些系统产生了极大的兴趣。
在上一节学习中,复制了一段HelloWorld代码并且运行了该程序。接下来通过上一节的代码来学习一般情况下C语言代码的结构组成。
这行代码的含义,现在我们来说说全部代码;当然为了各位的方便,我就把那个代码给复制过来了,如下:
随机森林是一种集成学习算法,属于Bagging类型,通过组合多个决策树的预测结果得出最终的预测结果。
在差异表达基因分析后,我们通常会选择一些显著差异表达的基因进行进一步的可视化分析,例如箱线图。箱线图是一种用于显示一组数据分散情况资料的统计图,包括最大值、最小值、中位数、上四分位数(Q3,75th percentile)和下四分位数(Q1,25th percentile)。
需要提前装好Matlab等工具箱,不会安装的请自行解决,这里不介绍安装,因为Matlab的全工具箱比较大,只需要安装你需要的就可以了,我们这里使用的是R2020a。常用的Simulink,Stateflow,Embeded Coder, Simulink coder, 等工具箱都需要安装。
VMware CEO Pat Gelsinger曾说: 数据科学是未来,大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型,这样你才能掌握所有需要的技能,工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议,你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数据相关问题
VMware CEO Pat Gelsinger曾说: 引用 数据科学是未来,大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型,这样你才能掌握所有需要的技能,工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议,你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数
集成算法 集成算法(Ensemble method) 是目前数据科学家工具箱的一种重要补充。这个工具非常流行,目前是许多机器学习比赛参赛者的选择策略。通常是通过一系列分类器,一般是决策树,然后对预测值进行投票。总而言之,集成算法不是挑选一个模型,而是通过一定的方式将多个模型组合起来。其中两个重要方法是套袋法(bagging)和提升法(boosting)。 套袋法和提升法 套袋(Bagging)法:集成中的每个模型投票权重都相同。套袋法利用训练集中随机取出的子集来训练每个模型。这种方法有助于降低方差并有
2.1 了解第一个C++程序 在学习编程语言时,一般第一个程序为“HelloWorld”;HelloWorld程序的作用是在程序运行时在程序运行的界面中显示 HelloWorld 字符串。
说起机器学习入门书,大概有成百上千种选择。这些书籍大多是由具备丰富研究经验的学者撰写的,涵盖各种主题。
根据爱彼迎的2009-2014年的用户数据,预测用户第一次预约的目的地城市。同时分析用户的行为习惯。
随机森林是一个非常灵活的机器学习方法,从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。
几周前,我们的Florian Douetteau (FD)对Olivier Grisel(OG)进行了一次访谈,正好我得到这个机会去旁听。Olivier是scikit-learn机器学习库的主要贡献者,因此他们两个详细地讨论了Olivier的工作和其它技术的发展。这是采访的第一部分。 Olivier Grisel 和 scikit-learn FD:Olivier,你作为scikit-learn的主要贡献者已经有一段时间了。你可以告诉我们一些关于你的贡献么? OG:大概是2010年,我就开始做scikit-
在System Generator系列结束的时候,本来的打算是开始记录ZYNQ的学习,但是考虑到ZYNQ并不熟悉,不太好下手,等之后学好了再来吧,前段时间刚好发生了那些被MATLAB卡脖子的事件,然后看了别人对这些的评论,发现MATLAB是真的强,所以从这篇开始将对MATLAB做一些记录,希望对想要学习MATLAB的朋友有所帮助吧;今天这篇就对MATLAB做一些简单的介绍和基本操作,关于软件就自行安装了,可以直接在后台回复关键字获取软件用于学习。
几周前,我们的Florian Douetteau (FD)对Olivier Grisel(OG)进行了一次访谈,正好我得到这个机会去旁听。Olivier是scikit-learn机器学习库的主要贡献者
原文:http://www.dataiku.com/blog/2015/09/28/interview-grisel-part1.html 译文:http://www.csdn.net/article/2015-10-11/2825882 (编译/刘帝伟 审校/朱正贵、赵屹华 责编/周建丁) 译者简介:刘帝伟,中南大学软件学院在读研究生,关注机器学习、数据挖掘及生物信息领域。 Olivier Grisel(OG)本人在InriaParietal工作,主要研发scikit-learn,使用Python语言编
使用工具: python、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn库
小编邀请您,先思考: 1 随机森林算法的原理? 2 随机森林算法的应用? 前言: 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法,从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。 随机森林能够用于分类和回归问题,可以处理大量特征,并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。 这篇文章是关于如何使用Python构建随机森林模型。 1 什么是随机森林 随机森林可以用于几乎任何一种预测问题(包括非线性问题)。它是一个相对较新的机器学习策略(90年代诞生于贝尔实验室)可以用
本文使用R语言帮助客户进行了贝叶斯模型预测电影评分,并对数据进行了可视化和分析(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
近年来,共享经济成为社会服务业内的一股重要力量。作为共享经济的一个代表性行业,共享单车快速发展,成为继地铁、公交之后的第三大公共出行方式
http://blog.yhat.com/posts/python-random-forest.html
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