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在经历了数十年单纯作为专业学科的潜伏期之后，机器学习突然之间在技术前沿与核心领域赢得了一席之地、并开始作为业务工具呈现在我们面前。不过目前最大的难题是如何使其具备实效，特别是对于那些需要处理相关工作的开发人员与尚处在萌芽状态的数据科学家们。
为了找到答案，我们整理出了一些最为常见且具备实用价值的开源机器学习工具，通过今天的文章与各位朋友共享。
Python: 数据科学家们纷纷投身于Python怀抱，希望利用它来作为R语言等分析型语言的开放式替代方案，目前也有不少企业雇主正积极寻找具备大数据处理经验的人才、其中熟练使用Python就是最重要的必备技能之一。有鉴于此，一直在不断扩大的Python软件名单中开始出现大量与机器学习密切相关的资源库。
首先要提到的推荐选项就是scikit-learn（官方网站：http://scikit-learn.org/stable/）。它能够加载至算法与模块当中，在GitHub上受到了广泛赞赏（fork版本数量接近2000），而且赢得了众多业界巨头的青睐。另一位紧随其后的选手是PyBrain（官方网站：http://www.pybrain.org/），它的设计目的在于降低使用难度并提供与其它强大工具相对接的能力。顾名思义，PyBrain的关注重点在于神经网络与非监督式学习，它同时也提供一套用于培训与重新定义算法的机制。
weibo.com/p/1001603749872242144877适用于多种平台：Java、C#、C/C++以及JavaScript
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原文地址：http://blog.csdn.net/jumtre/article/details/39021653
