自然语言处理 ScalaNLP-机器学习和数值计算库的套装 Breeze -Scala用的数值处理库 Chalk-自然语言处理库. FACTORIE-可部署的概率建模工具包.用Scala实现的软件库. 为用户提供简洁的语言来创建关系因素图.评估參数并进行判断. 数据分析/数据可视化 MLlib in Apache Spark-Spark下的分布式机器学习库 Scalding -CAscading的Scala接口 Summing Bird-用Scalding 和 Storm进行Streaming

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工

spark-2.0.2 机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API. MLllib目前分为两个代码包: spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API. spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习管道. 我们推荐您使用spark.ml,

本文机器学习库使用的部分代码来源于spark1.0.0官方文档. mllib是spark对机器学习算法和应用的实现库,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,本文的主要内容为如何使用scala语言创建sbt工程实现机器学习算法,并进行本地和集群的运行.(初学者建议先在RDD交互式模式下按行输入代码,以熟悉scala架构)若想了解SBT等相关信息,可参见这里. 1.SVM(linear support vector machine) 新建SimpleSVM目录,在SimpleSVM目录下,创建如下

用于数据科学的顶级 C/C++ 机器学习库整理 介绍和动机--为什么选择 C++ C++ 非常适合 动态负载平衡. 自适应缓存以及开发大型大数据框架 和库.Google 的MapReduce.MongoDB以及 下面列出 的大多数 深度学习库都是使用 C++ 实现的. Scylla 以其 超低延迟 和 极高 吞吐量而闻名,它 使用 C++ 进行编码,作为 Apache Cassandra 和 Amazon DynamoDB的替代品. 凭借 C++ 作为编程语言的 一些独特优势(包括内存管理. 性

经过两天的折腾,一个对c++和机器学习库的安装都一知半解的人终于在反复安装中,成功的将shark库安装好了,小小纪念一下,多亏了卡门的热心帮忙. shark的安装主要分为以下几个部分: (1)下载 shark,cmake,和boost 从这个网页里面可以找到这三项的下载地方http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/rest_sources/getting_started/installation.html 同时,这个也是shark安装指

1. scikit-learn介绍 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之上.值得一提的是,scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer of Code项目,从那时起这个项目就已经拥有很多的贡献者了,而且该项目目前为止也是由一个志愿者团队在维护着. scikit-learn最大的特点就是,为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单.高效地进行数

声明:以下内容转载自平行宇宙. Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.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. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科

原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179 一.概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”,就算不懂得其中各算法理论,叫你喊上一两个著名算法的名字,你也能昂首挺胸脱口而出.当然了,算法之林虽大,但能者还是有限,能适应某些环境并取得较好效果的算法会脱颖而出,而表现平平者则被历史所淡忘.随着机器学习社区的发展和实践验证,这群脱颖而出者也逐渐被人所认可和青睐,同时获得了更多社区力量的支持.改进和推广. 以

reference: http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.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. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,S