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助你玩转机器学习技术的十三套框架

在今天的文章中,我们将共同了解十三款机器学习框架,这些框架中最值得关注的特性,在于它们正致力于通过简单而新颖的方式应对与机器学习相关的种种挑战。 过去几年以来,机器学习已经开始以前所未有的方式步入主流层面。这种趋势并非单纯由低成本云环境乃至极为强大的GPU硬件所推动; 除此之外,面向机器学习的可用框架也迎来了爆发式增长。此类框架全部为开源成果,但更重要的是它们在设计方面将最为复杂的部分从机器学习中抽象了出来,从而保证相关技术方案能够为更多开发人员服务。 在今天的文章中,我们将共同了解十三款机器学习框架,一部分去年刚刚发布、另一部分则在不久前进行了全部升级。而这些框架中最值得关注的特性,在于它们正致力于通过简单而新颖的方式应对与机器学习相关的种种挑战。 Apache SparkMLlib ApacheSpark可能算得上当前Hadoop家族当中最为耀眼的成员,但这套内存内数据处理框架在诞生之初实际与Hadoop并无关系,且凭借着自身出色的特性在Hadoop生态系统之外闯出一片天地。Spark目前已经成为一款即时可用的机器学习工具,这主要归功于其能够以高速将算法库应用至内存内数据当中。 S...

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