十大好用的机器学习工具分享
随着数据的产生及其使用量的不断增加，对机器学习模型的需求也在成倍增加。由于ml系统包含了算法和丰富的ml库，它有助于分析数据和做出决策。难怪机器学习的知名度越来越高，因为ml应用几乎主导了现代世界的每一个方面。随着企业对这项技术的探索和采用迅速增加，它正在为充足的就业机会奠定基础。然而，在这个颠覆性的领域登陆，你必须装备精良，熟悉一些最好的机器学习工具，以创建高效和实用的ml算法。
1.tensorflow
tensorflow是一个免费的机器学习工具，可以在linux、macos和windows等平台上使用。它提供了一个有助于机器学习的javascript库。它可以帮助用户构建和训练他们的模型。tensorflow是深度学习系统和神经网络的优秀ml工具。用户还可以使用tensorflow.js这个模型转换器来运行他们现有的模型。
2.knime
knime已经被应用于医药研究和其他领域，如crm客户数据分析、商业智能、文本挖掘和财务数据分析。它是一个免费、开源的数据分析、报告和集成平台。这个机器学习工具可以整合r、python、java、javascript、c、c++等编程语言的代码。knime对于初学者来说非常有用，因为这个平台是在基于gui的工作流程上为强大的分析而构建的。这意味着，如果用户不具备如何编写代码的知识，他们将能够使用knime工作，并得出见解。
3.scikit-learn
scikit-learn是一个免费的python机器学习库。它有助于数据挖掘和数据分析，并为分类、回归、聚类、维度缩小、模型选择和预处理提供模型和算法。scikit-learn建立在numpy、scipy和matplotlib的基础上，涉及一系列机器学习和统计建模的高效工具。
4.pytorch
pytorch基于用于计算机视觉和自然语言处理等应用的torch库，主要由facebook的ai研究实验室开发。这个开源的机器学习库通过autograd模块帮助构建神经网络。它为构建神经网络提供了多种优化算法。pytorch可以在云平台上使用，并且可以提供分布式训练，拥有众多工具和库。
5.bigml
它是一个综合性的机器学习平台，提供了大量的ml算法，通过统一的集成框架来解决复杂的实际问题。bigml由一系列有用的机器学习功能组成，如分类、回归、聚类分析、时间序列预测、异常检测、主题建模等。由于它在一个方便的web用户界面中集成了广泛的功能，它允许用户加载他们的数据集，建立和共享他们的机器学习模型，训练和评估他们的模型，并进行新的预测。
6.weka
weka是一款数据挖掘、开源的机器学习软件。它可以通过图形用户界面（gui）、标准终端应用程序或javaapi进行访问。weka包含了一系列用于数据分析和预测建模的可视化工具和算法，广泛用于教学、研究和工业应用。它支持各种标准的数据挖掘任务，特别是，数据预处理、聚类、分类、回归、可视化和特征选择。
7.colab
colab是谷歌研究的一款机器学习任务产品。它允许开发人员通过浏览器编写和执行python代码。colab笔记本可以让用户将可执行代码和丰富的文本结合在一个文档中，还有图像、html、latex等。当用户创建他们的colab笔记本时，它们被存储在他们的googledrive账户中，可以很容易地与同行分享。
8.亚马逊机器学习
亚马逊提供了一批机器学习工具。亚马逊机器学习（aml）是一款基于云计算的强大机器学习软件应用，可供各级网络和移动应用开发者使用。aml提供向导&可视化工具，以及支持三种类型的模型：多类分类、二元分类和回归。
9.ibmwatsonstudio
ibmwatsonstudio允许用户构建、运行和管理机器学习模型。它提供了通过协作数据体验解决业务问题所需的所有工具。它将重要的开源工具（包括rstudio、spark和python）汇集在一个集成环境中，以及额外的工具，如管理的spark服务和数据整形设施，在一个安全和受管理的环境中。
10.apachemahout
作为一个开源的分布式线性代数框架，apachemahout帮助数学家、统计学家和数据科学家执行他们的算法。它是apache软件基金会的一个项目，旨在免费实现分布式或其他可扩展的ml算法，主要集中在线性代数上。它包含了用于常见数学运算的java库。
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2.knime
knime已经被应用于医药研究和其他领域，如crm客户数据分析、商业智能、文本挖掘和财务数据分析。它是一个免费、开源的数据分析、报告和集成平台。这个机器学习工具可以整合r、python、java、javascript、c、c++等编程语言的代码。knime对于初学者来说非常有用，因为这个平台是在基于gui的工作流程上为强大的分析而构建的。这意味着，如果用户不具备如何编写代码的知识，他们将能够使用knime工作，并得出见解。
3.scikit-learn
scikit-learn是一个免费的python机器学习库。它有助于数据挖掘和数据分析，并为分类、回归、聚类、维度缩小、模型选择和预处理提供模型和算法。scikit-learn建立在numpy、scipy和matplotlib的基础上，涉及一系列机器学习和统计建模的高效工具。
4.pytorch
pytorch基于用于计算机视觉和自然语言处理等应用的torch库，主要由facebook的ai研究实验室开发。这个开源的机器学习库通过autograd模块帮助构建神经网络。它为构建神经网络提供了多种优化算法。pytorch可以在云平台上使用，并且可以提供分布式训练，拥有众多工具和库。
5.bigml
它是一个综合性的机器学习平台，提供了大量的ml算法，通过统一的集成框架来解决复杂的实际问题。bigml由一系列有用的机器学习功能组成，如分类、回归、聚类分析、时间序列预测、异常检测、主题建模等。由于它在一个方便的web用户界面中集成了广泛的功能，它允许用户加载他们的数据集，建立和共享他们的机器学习模型，训练和评估他们的模型，并进行新的预测。
6.weka
weka是一款数据挖掘、开源的机器学习软件。它可以通过图形用户界面（gui）、标准终端应用程序或javaapi进行访问。weka包含了一系列用于数据分析和预测建模的可视化工具和算法，广泛用于教学、研究和工业应用。它支持各种标准的数据挖掘任务，特别是，数据预处理、聚类、分类、回归、可视化和特征选择。
7.colab
colab是谷歌研究的一款机器学习任务产品。它允许开发人员通过浏览器编写和执行python代码。colab笔记本可以让用户将可执行代码和丰富的文本结合在一个文档中，还有图像、html、latex等。当用户创建他们的colab笔记本时，它们被存储在他们的googledrive账户中，可以很容易地与同行分享。
8.亚马逊机器学习
亚马逊提供了一批机器学习工具。亚马逊机器学习（aml）是一款基于云计算的强大机器学习软件应用，可供各级网络和移动应用开发者使用。aml提供向导&可视化工具，以及支持三种类型的模型：多类分类、二元分类和回归。
9.ibmwatsonstudio
ibmwatsonstudio允许用户构建、运行和管理机器学习模型。它提供了通过协作数据体验解决业务问题所需的所有工具。它将重要的开源工具（包括rstudio、spark和python）汇集在一个集成环境中，以及额外的工具，如管理的spark服务和数据整形设施，在一个安全和受管理的环境中。
10.apachemahout
作为一个开源的分布式线性代数框架，apachemahout帮助数学家、统计学家和数据科学家执行他们的算法。它是apache软件基金会的一个项目，旨在免费实现分布式或其他可扩展的ml算法，主要集中在线性代数上。它包含了用于常见数学运算的java库。
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