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如何编写易被复用的高质量的机器学习算法代码

01月17日 编辑 fanwen51.com

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SVM方面,首选的肯定是LIBSVM这个库,应该是应用最广的机器学习库了。

下面主要推荐一些DeepLearning的GitHub项目吧!

1. convnetjs - Star:2200+

实现了卷积神经网络,可以用来做分类,回归,强化学习等。

2. DeepLearn Toolbox - Star:1000+

Matlab实现中最热的库存,包括了CNN,DBN,SAE,CAE等主流模型。

3. Deep Learning(yusugomo) - Star:800+

实现了深度学习网络,从算法与实现上都比较全,提供了5种语言的实现:Python,C/C++,Java,Scala,实现的模型有DBN/CDBN/RBM/CRBM/dA/SdA/LR等。

4. Neural-Networks-And-Deep-Learning - Star:500+

这是同名书的配套代码,语言是Python。

5. rbm-mnist - Star:200+

这个是hinton matlab代码的C++改写版,还实现了Rasmussen的共轭梯度Conjugate Gradient算法。

延伸阅读:

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