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摘要：GitHub上排名前10的机器学习项目，包括一些库、框架和教育资源。让我们一起学习一下这些工具和资源。
开源软件是数据科学拼图中重要的一块。根据最近KDnuggets对数据科学软件所做的调查结果，过去的12个月内，有73%的数据科学家使用的是免费软件。虽然互联网有很多免费软件来源，Github已然成为所有开源软件的信息交流中心，包括那些用于在数据科学界的工具。机器学习对于数据科学而言，其重要性和中心地位，不言而喻。以下所列，是Github上排名前10位的机器学习项目的概况。
基于Python的机器学习 毫无悬念地，列为十大项目之首的，是服务于遍布全世界从工业到学术界的Python使用者们的机器学习库。基于NumPy, SciPy和matplotlib，ScikitLearn最大化了Python的科学计算能力。作为通用的工具包，ScikitLearn包含了分类、回归和聚类算法，以及数据准备和模型评估等辅助工具。 链接：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
一系列Awsome机器学习的框架、库和软件的整合列表。 该列表首先根据语言进行分类，然后由机器学习类别（如通用，计算机视觉，自然语言处理等等）进一步细分。它还包括了数据可视化工具，从某种意义上说，这使得它更多被视为一个通用的机器学习方法。这不失为一件好事。 链接：https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning
PredictionIO 是开发人员和ML工程师的机器学习服务器， 构建于Apache Spark, HBase 和 Spray之上。 PredictionIO是一个通用的框架。它包括多个服务于几个常见任务的模块，如可定制的分类和建议，并通过REST API或SDK与现有应用程序相连接，还包括对Spark MLib的支持。因为它是建立在Spark之上，并利用Spark的生态系统，毫无悬念地，PredictionIO主要是由Scala开发而来。
基于Jupyter notebook和ScikitLearn的交互式机器学习资源
链接：https://github.com/hangtwenty/dive-into-machine-learning
Python网络挖掘模块，包括抓取工具、自然语言处理、机器学习、网络分析及可视化。 Pattern是一个基于Python的网络挖掘工具包，来自于安特卫普大学的计算语言学和心理语言学研究中心。它的主要作用是数据抓取、机器学习、自然语言处理、网络分析和可视化。Pattern能从几个知名的网络服务器中较易地挖掘数据。该项目有很成熟的开发记录，还包括了大量的例子和单元测试。 链接：https://github.com/clips/pattern
是一种脑力激发机器智能平台，具有基于脑皮质性学习算法的生物学准确性神经网络。 NuPIC实现了分层时间内存( Hierarchical Temporal Memory, 简称HTM)机器学习算法。HTM尝试模拟大脑皮层算法，旨在专注于存储和记忆时空模式。NuPIC适合于模式相关的异常检测。 链接：https://github.com/numenta/nupic
Vowpal Wabbit是一个机器学习系统，旨在推动机器学习技术的发展，如联网、散列法、归约、搜索学习2、主动以及相互学习。 Vowpal Wabbit的用途是迅速处理大规模数据库集并支持并行学习。该项目开始于雅虎，目前在微软研发。Vowpal Wabbit利用核外 (out-of-core) 分布式学习，曾经在一个小时内用1000个计算节点处理terabyte级别的 特征的数据集。 链接：https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit
专为人类设计的机器学习软件包。 aerosolve评论 试图与其他库管理程序不同，Aerosolve注重人性化的调试工具，运用Scala代码进行训练，利用图像内容分析引擎，达到便于图像排名的目的，并通过功能转换语言为用户提供灵活性和控制功能。 Aerosolve实现了基于Thrift（译者注：Thrift 是Apache开发的多语言协作平台）特征呈现，在Aerosolve中，特征会按照逻辑分组，可以一次性地对整个特征组进行转换，或者将两个不同的特征簇组合到一起创建新的特征簇。 链接：http://airbnb./aerosolve/
其目标是为开发者提供一个功能全面、简单易用、可定制的软件包。 GoLearn实现了ScikitLearn的许多熟悉的拟合/预测算法，可以很容易调换机器学习算法，并实现了交叉验证和训练/测试分组之类的“辅助功能”。 链接：https://github.com/sjwhitworth/golearn
“黑客的机器学习(Machine Learning for Hackers)“一书的伴随代码。
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