本文介绍最佳付费和开源免费机器学习软件工具合集和比较：
什么是机器学习？最佳机器学习软件有哪些？
在机器学习系统的帮助下，我们可以检查数据，从数据中学习并做出决策。机器学习涉及算法，机器学习库是一组算法。
我们在日常生活中在哪里使用机器学习？机器学习软件哪个比较好？让我们探索一些例子来看看这个问题的答案，以及探索机器学习软件排行榜，获取一些你需要的ML工具。
你会学到什么：
- 机器学习真实案例
- 机器学习如何帮助我们？
- 机器学习的类型
- #1) 监督机器学习
- #2) 无监督机器学习
- #3) 强化机器学习
- 10 多种最受欢迎的机器学习软件工具
- 对比图
- #1) Scikit-learn
- #2) PyTorch
- #3) TensorFlow
- #4) Weka
- #5) KNIME
- #6) Colab
- #7) Apache Mahout
- #8) Accord.Net
- #9) Shogun
- #10) Keras.io
- #11) Rapid Miner
- 结论
机器学习真实案例
下面给出了一些 ML 的真实例子：
示例 1：
如果你使用过 Netflix，那么你必须知道它会根据你之前观看的内容向你推荐一些电影或节目。机器学习用于此建议并选择与你的选择相匹配的数据。它使用较早的数据。
示例 2：
第二个例子是 Facebook。
当你在 Facebook 上上传照片时，它可以识别该照片中的人并向你推荐共同的朋友。ML 用于这些预测。它使用你的朋友列表、可用照片等数据，并根据这些数据进行预测。
示例 3：
第三个例子是软件，它展示了你变老后的样子。此图像处理还使用机器学习。
所有这些都是一些例子，可以帮助我们理解机器学习是如何使用的。ML在某种程度上类似于AI，但是两者之间存在差异。它与数据挖掘有关。
机器学习如何帮助我们？
它有助于通过强大的处理。
在机器学习的帮助下，系统可以高速做出更好的决策，而且在大多数情况下都是准确的。使用这种技术成本低廉，并且可以分析大型复杂的数据集。
机器学习的类型
下面列出了各种类型：
- 监督
- 无监督
- 加强
让我们通过示例详细了解每种类型。
#1) 监督机器学习
过去的数据用于在监督机器学习中进行预测。
监督机器学习的例子是电子邮件的垃圾邮件过滤。我们都使用 Gmail、Yahoo 或 Outlook。机器学习算法用于确定哪些电子邮件是垃圾邮件，哪些不是。
根据之前收到的电子邮件、我们使用的数据等数据，系统会预测电子邮件是否为垃圾邮件。这些预测可能并不完美，但在大多数情况下它们是准确的。
分类和回归是受监督 ML 下的 ML 算法。
#2) 无监督机器学习
无监督机器学习发现隐藏的模式。
之前我们看到了 Facebook 的示例（示例 2）。这是无监督机器学习的一个例子。聚类和关联算法属于这种类型的机器学习。
#3) 强化机器学习
强化机器学习用于提高或提高效率。
让我们探索上述算法的一些示例。
- 分类：电子邮件的垃圾邮件过滤。
- 回归：这些算法也像分类算法一样从以前的数据中学习，但它为我们提供了作为输出的值。示例：天气预报 - 会有多少雨？
- 聚类：这些算法使用数据并以数据聚类的形式给出输出。示例：决定特定区域（地理位置）的房屋/土地价格。
- 关联：当你从购物网站购买产品时，系统会推荐另一组产品。关联算法用于此推荐
这都是关于机器学习的。现在让我们来看看顶级机器学习软件。
=>联系我们以在此处建议列表。
10 多种最受欢迎的机器学习软件工具合集
市场上有几种机器学习软件。下面列出的是其中最受欢迎的。
对比图
| 平台 | 成本 | 用语言写的 | 算法或特征 | |
|---|---|---|---|---|
| Scikit 学习 | Linux、Mac 操作系统、Windows | 免费。 | Python、Cython、C、C++ | 分类 回归 聚类 预处理 模型选择 降维。 |
| PyTorch | Linux、Mac 操作系统、 Windows | 免费 | Python、C++、 CUDA | Autograd 模块 Optim 模块 nn 模块 |
| TensorFlow | Linux、Mac 操作系统、 Windows | 免费 | Python、C++、 CUDA | 提供用于数据流编程的库。 |
| Weka | Linux、Mac 操作系统、 Windows | 免费 | Java | 数据准备 分类 回归 聚类 可视化 关联规则挖掘 |
| KNIME | Linux、Mac 操作系统、 Windows | 免费 | Java | 可以处理大数据量。 通过插件支持文本挖掘和图像挖掘 |
| Colab | 云服务 | 免费 | —— | 支持 PyTorch、Keras、TensorFlow 和 OpenCV 库 |
| Apache Mahout | 跨平台 | 免费 | Java Scala | 预处理器 回归 聚类 推荐器 分布式线性代数。 |
| Accors.Net | 跨平台 | 免费 | C＃ | 分类 回归 分布 聚类 假设测试和 内核方法 图像、音频和信号。＆ 想象 |
| Shogun | Windows Linux UNIX Mac 操作系统 | 免费 | C++ | 回归 分类 聚类 支持向量机。 降维 在线学习等 |
| Keras.io | 跨平台 | 免费 | Python | 神经网络API |
| Rapid Miner | 跨平台 | 免费计划 小型：每年 2500 美元。 中等：每年 5000 美元。 大型：每年 10000 美元。 | Java | 数据加载和转换 数据预处理和可视化。 |
开始吧！！机器学习软件哪个比较好？下面是完整的机器学习软件排行榜：
#1) Scikit-learn
最佳机器学习软件：Scikit-learn 用于 Python 中的机器学习开发。它为 Python 编程语言提供了一个库。
特征：
- 它有助于数据挖掘和数据分析。
- 它提供了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理的模型和算法。
优点：
- 提供了易于理解的文档。
- 调用对象时可以更改任何特定算法的参数。
工具成本/计划详情：免费。
官网：scikit-learn
#2) PyTorch
PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 机器学习库。Torch 是一个基于 Lua 的计算框架、脚本语言和机器学习库。
特征：
- 它有助于通过 Autograd 模块构建神经网络。
- 它提供了多种用于构建神经网络的优化算法。
- PyTorch 可以在云平台上使用。
- 它提供分布式培训、各种工具和库。
优点：
- 它有助于创建计算图。
- 由于混合前端，易于使用。
工具成本/计划详情：免费
官网： Pytorch
#3) TensorFlow
机器学习软件工具合集：TensorFlow 提供了一个有助于机器学习的 JavaScript 库。API 将帮助你构建和训练模型。
特征：
- 帮助训练和构建模型。
- 你可以在模型转换器 TensorFlow.js 的帮助下运行现有模型。
- 它有助于神经网络。
优点：
- 你可以通过两种方式使用它，即通过脚本标签或通过 NPM 安装。
- 它甚至可以帮助估计人体姿势。
缺点：
- 很难学。
工具成本/计划详情：免费
官网：Tensorflow
#4) Weka
机器学习软件哪个比较好？Weka这些机器学习算法有助于数据挖掘。
特征：
- 数据准备
- 分类
- 回归
- 聚类
- 可视化和
- 关联规则挖掘。
优点：
- 提供在线培训课程。
- 易于理解的算法。
- 这对学生也有好处。
缺点：
- 没有太多文档和在线支持可用。
工具成本/计划详情：免费
官方网站：Waikato-weka
#5) KNIME
KNIME 是一个用于数据分析、报告和集成平台的工具。使用数据流水线概念，它结合了机器学习和数据挖掘的不同组件。
特征：
- 它可以集成C、C++、R、Python、Java、JavaScript等编程语言的代码。
- 它可用于商业智能、财务数据分析和 CRM。
优点：
- 它可以作为 SAS 的替代品。
- 它易于部署和安装。
- 简单易学。
缺点：
- 难以构建复杂的模型。
- 有限的可视化和导出功能。
工具成本/计划详情：免费
官网：KNIME
#6) Colab
最佳机器学习软件：Google Colab 是一种支持 Python 的云服务。它将帮助你使用 PyTorch、Keras、TensorFlow 和 OpenCV 库构建机器学习应用程序
特征：
- 它有助于机器学习教育。
- 协助机器学习研究。
优点：
- 你可以从你的谷歌驱动器使用它。
工具成本/计划详情：免费
官方网站：Colab
#7) Apache Mahout
机器学习软件排行榜：Apache Mahout 帮助数学家、统计学家和数据科学家执行他们的算法。
特征：
- 它为预处理器、回归、聚类、推荐和分布式线性代数提供算法。
- 包含用于常见数学运算的 Java 库。
- 它遵循分布式线性代数框架。
优点：
- 它适用于大型数据集。
- 简单的
- 可扩展
缺点：
- 需要更多有用的文档。
- 缺少一些算法。
工具成本/计划详情：免费
官方网站：Mahout – Apache
#8) Accord.Net
机器学习软件哪个比较好？Accord.Net 为图像和音频处理提供机器学习库。
特征：
它提供了以下算法：
- 数值线性代数。
- 数值优化
- 统计数据
- 人工神经网络。
- 图像、音频和信号处理。
- 它还提供对图形绘制和可视化库的支持。
优点：
- 库可从源代码获得，也可通过可执行安装程序和 NuGet 包管理器获得。
缺点：
- 它只支持。网络支持的语言。
工具成本/计划详情：免费
官方网站：Accord.net
#9) Shogun
机器学习软件工具合集：Shogun 为机器学习提供了各种算法和数据结构。这些机器学习库用于研究和教育。
特征：
- 它为回归和分类提供支持向量机。
- 它有助于实现隐马尔可夫模型。
- 它支持多种语言，如 Python、Octave、R、Ruby、Java、Scala 和 Lua。
优点：
- 它可以处理大型数据集。
- 便于使用。
- 提供良好的客户支持。
- 提供良好的特性和功能。
工具成本/计划详情：免费
官方网站：Shogun
#10) Keras.io
Keras 是神经网络的 API。它有助于进行快速研究，并且是用 Python 编写的。
特征：
- 它可用于简单快速的原型设计。
- 它支持卷积网络。
- 它有助于循环网络。
- 它支持两种网络的组合。
- 它可以在 CPU 和 GPU 上运行。
优点：
- 方便使用的
- 模块化的
- 可扩展
缺点：
- 为了使用 Keras，你必须需要 TensorFlow、Theano 或 CNTK。
工具成本/计划详情：免费
官方网站：Keras
#11) Rapid Miner
机器学习软件哪个比较好？Rapid Miner 为机器学习、深度学习、数据准备、文本挖掘和预测分析提供了一个平台。它可用于研究、教育和应用程序开发。
特征：
- 通过 GUI，它有助于设计和实施分析工作流。
- 它有助于数据准备。
- 结果可视化。
- 模型验证和优化。
优点：
- 可通过插件扩展。
- 便于使用。
- 不需要编程技能。
缺点：
- 该工具是昂贵的。
工具成本/计划详情：
它有四个计划：
- 免费计划
- 小型：每年 2500 美元。
- 中等：每年 5000 美元。
- 大型：每年 10000 美元。
官网：Rapid Miner
机器学习软件排行榜结论
在这个机器学习软件工具合集中，我们详细探讨了机器学习和最佳机器学习软件。
工具的选择取决于你对算法的要求、你的专业水平和工具的价格。机器学习库应该易于使用。
除了 Rapid Miner 之外，这些库中的大多数都是免费的。TensorFlow 在机器学习中更受欢迎，但它有一个学习曲线。Scikit-learn 和 PyTorch 也是流行的机器学习工具，都支持 Python 编程语言。Keras.io 和 TensorFlow 非常适合神经网络。
希望你能从这篇内容丰富的文章中获得有关机器学习工具的大量知识。
