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本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉  CCV—基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库  OpenCV—它提供C++,C, Python,Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux,AndroidandMa OS操作系统。 通用机器学习  MLPack  DLib  ecogg  shark Closure 通用机器学习  ClosureToolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理  go-porterstemmer—一个Porter词干提取算法的原生Go语言净室实现  paicehusk—Paice/Husk词干提取算法的Go语言实现  snowball—Go语言版的Snowball词干提取器 通用机器学习  GoLearn—Go语言机器学习库  go-pr—Go语言机器学习包.  bayesian—Go语言朴素贝叶斯分类库。  go-galib—Go语言遗传算法库。 数据分析/数据可视化  go-graph—Go语言图形库。  SVGo—Go语言的SVG生成库。 Java 自然语言处理  CoreNLP—斯坦福大学的CoreNLP提供一系列的自然语言处理工具，输入原始英 语文本，可以给出单词的基本形式（下面Stanford开头的几个工具都包含其中）。  StanfordParser—一个自然语言解析器。  StanfordPOSTagger—一个词性分类器。  StanfordNameEntityRecognizer—Java实现的名称识别器  StanfordWordSegmenter—分词器，很多NLP工作中都要用到的标准预处理步骤。  Tregex,TsurgeonandSemgrex—用来在树状数据结构中进行模式匹配，基于树关 系以及节点匹配的正则表达式（名字是“treeregularexpressions”的缩写）。  StanfordPhrasal:必威体育精装版的基于统计短语的机器翻译系统，java 编写  StanfordTokens Regex—用以定义文本模式的框架。  StanfordTemporalTagger—SUTime是一个识别并标准化时间表达式的库。  StanfordSPIED—在种子集上使用模式，以迭代方式从无标签文本中学习字符实体  StanfordTopi ModelingToolbox—为社会科学家及其他希望分析数据集的人员提 供的主题建模工具。  TwitterTextJava—Java实现的推特文本处理库  MALLET-—基于Java 的统计自然语言处理、文档分类、聚类、主题建模、信息提 取以及其他机器学习文本应用包。  OpenNLP—处理自然语言文本的机器学习工具包。  LingPipe—使用计算机语言学处理文本的工具包。 通用机器学习  MLlibinApache Spark—Spark 中的分布式机器学习程序库  Mahout—分布式的机器学习库  StanfordClassifier—斯坦福大学的分类器  Weka—Weka是数据挖掘方面的机器学习算法集。  ORYX—提供一个简单的大规模实时机器学习/预测分析基础架构。 数据分析/数据可视化  Hadoop—大数据分析平台  Spark—快速通用的大规模数据处理引擎。  Impala—为Hadoop实现实时查询 Javascript 自然语言处理  Twitter-text-js—JavaScript实现的推特文本