Pythonの機械学習ライブラリ一覧的な記事。
全てを網羅するのではなく、長らくアップデートされていないものなどを除外して、有用なものだけリストアップしているとのこと。
他言語と連携するものも載ってる。
Python Tools for Machine Learning
スポンサーリンク
以下、それぞれのリンクとQiitaの記事。
Scikit-Learn
Statsmodels
PyMC
Shogun
Gensim
Orange
PyMVPA
Deep Learning系
Theano
PyLearn2：今ナウいディープラーニングのライブラリ「Pylearn2」のインストールとチュートリアル
Decaf
Nolearn
OverFeat
Hebel
Neurolab
スポンサーリンク
関連記事
AnacondaとTensorFlowをインストールしてVisual Studio 2015で使う
読みやすくて高速なディープラーニングのフレームワーク『Caffe』
オープンソースの顔認識フレームワーク『OpenBR』
SONY製のニューラルネットワークライブラリ『NNabla』
Deep Neural Networkによる顔の個人識別フレームワーク『OpenFace』
3D復元技術の情報リンク集
.NETで使えるTensorFLowライクなライブラリ『NeuralNetwork.NET』
OpenCVで顔のランドマークを検出する『Facemark API』
C++の機械学習ライブラリ『Dlib』
C#で使える遺伝的アルゴリズムライブラリ『GeneticSharp』
C#で使える可読性重視のディープラーニングライブラリ『KelpNet』
機械学習手法『SVM(Support Vector Machine)』
ディープラーニングに対応したPythonの機械学習ライブラリ『Pylearn2』
書籍『仕事ではじめる機械学習』を読みました
OpenCVで平均顔を作るチュートリアル
ディープラーニング
Google製オープンソース機械学習ライブラリ『TensorFlow』のWindows版が公開された
pythonの機械学習ライブラリ『scikit-learn』
機械学習手法『Random Forest』
Unityで強化学習できる『Unity ML-Agents』
画像中の人物表面のUV座標を推定する『DensePose』
PyDataTokyo主催のDeep Learning勉強会
オープンソースのPhotogrammetryフレームワーク『Alice Vision』
OpenCVベースの背景差分ライブラリ『BGSLibrary』
複数画像から3次元形状を再構築するライブラリ『Multi-View Environment』
続・ディープラーニングの資料
機械学習について理解するための可視化ツール『MLDemos』
書籍『ゼロから作るDeep Learning』で自分なりに学ぶ
機械学習のオープンソースソフトウェアフォーラム『mloss(machine learning open source software)』
iOSで使えるJetpac社の物体認識SDK『DeepBelief』
ニューラルネットワークで画像分類
手を動かしながら学ぶデータマイニング
