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想入门机器学习，但是框架太多了，能给个推荐吗( 四 )


（1）URL：
http://deeplearning.net/software/pylearn2/
（2）Github URL：
https://github.com/lisa-lab/pylearn2
NuPICNuPIC是一个基于新大脑皮层理论的开源项目，该理论被称为分级时间记忆(HTM)。HTM理论的部分内容已经实现、测试并在应用中使用，HTM理论的其他部分仍在开发中。
想入门机器学习，但是框架太多了，能给个推荐吗

（1）URL：
https://numenta.org/
（2）Github URL：
https://github.com/numenta/nupic
NeonNeon是Nervana基于python的深度学习库。它提供了易用性，同时提供了最高的性能。注意:Intel已经不再支持Neon了，但是你仍然可以通过Github来使用它。
（1）URL：
https://github.com/NervanaSystems/neon
（2）Github URL：
https://github.com/NervanaSystems/neon
NilearnNilearn是一个Python模块，用于对神经成像数据进行快速、简单的统计学习。它利用scikit-learn Python工具箱进行多元统计，应用程序包括预测建模、分类、解码或连接性分析。
（1）URL：
https://nilearn.github.io/
（2）Github URL：
https://github.com/nilearn/nilearn
Orange3Orange3是面向新手和专家的开源机器学习和数据可视化工具。具有大型工具箱的交互式数据分析工作流。
（1）URL：
https://orange.biolab.si/
（2）Github URL：
https://github.com/biolab/orange3
PymcPymc是一个python模块，它实现了贝叶斯统计模型和拟合算法，包括马尔科夫链蒙特卡罗。它的灵活性和可扩展性使其适用于大量的问题。
（1）URL：
https://pymc-devs.github.io/pymc/README.html
（2）Github URL：
https://github.com/pymc-devs/pymc
DeapDeap是一种用于快速原型设计和思想测试的新型进化计算框架。它试图使算法显式和数据结构透明。它与并行机制(如多处理和凸勺)完美地协调工作。
（1）URL：
https://pypi.org/project/deap/
（2）Github URL：
https://github.com/deap/deap
AnnoyAnnoy创建了大型的基于只读文件的数据结构，这些结构被映射到内存中，以便许多进程可以共享相同的数据。
（1）URL：https://pypi.org/project/annoy/
（2）Github URL：
https://github.com/spotify/annoy
PyBrainPyBrain是Python的一个模块化机器学习库。它的目标是为机器学习任务提供灵活、易于使用但仍然强大的算法，以及用于测试和比较算法的各种预定义环境。
（1）URL：http://pybrain.org/
（2）Github URL：
https://github.com/pybrain/pybrain
FuelFuel是一个数据管道框架，它为你的机器学习模型提供它们需要的数据。它计划用于模块和Pylearn2神经网络库。
（1）URL：
https://fuel.readthedocs.io/en/latest/
（2）Github URL：
https://github.com/mila-iqia/fuel
参考数据：
https://www.dataquest.io/blog/top-20-python-ai-and-machine-learning-open-source-projects/
想入门机器学习，但是框架太多了，能给个推荐吗




■网友
框架不多，TensorFlow ，pytorch二选一就行!

■网友
机器学习的框架还是比较重要的，可以推荐给你阿里云栖社区的一篇文章看，个人感觉这篇文章对机器学习框架的介绍比较简洁明了，便于理解。
机器学习必知的15大框架-博客-云栖社区-阿里云

■网友
去找一些课程啦，但是千万别去报班，报班的那些贼坑人，垃圾点的会坑你好几万


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