** 2017年度盘点：机器学习界的GitHub风向标

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在 GitHub 这个活跃的计算机科学社区中，开源软件工具和资源库的数量与日俱增，让人应接不暇。对于机器学习爱好者来说，GitHub 更是宝库一般的存在。本文将盘点了 2017 年 GitHub 平台上最为热门的 15 个机器学习项目，带你领略机器学习领域的最新风向标。

1. TensorFlow

TensorFlow 是 Google 开发的一款机器学习库，也是 GitHub 上最受欢迎的机器学习项目之一。它基于数据流图的编程范式，为构建和训练机器学习模型提供了高度灵活性和可扩展性。

2. Keras

Keras 是一个使用 Python 编写的、面向深度学习的开源神经网络库。它以其易用性著称，支持快速构建和训练复杂的神经网络模型。

3. scikit-learn

scikit-learn 是一个 Python 机器学习库，提供了广泛的分类、回归、聚类和降维算法。它以其全面的功能和易用性而受到广泛欢迎。

4. PyTorch

PyTorch 是 Facebook 开发的一款 Python 深度学习框架。它采用命令式编程范式，允许更灵活地控制模型的训练过程。

5. Theano

Theano 是一个 Python 库，用于定义、优化和评估数学表达式。它广泛用于机器学习和深度学习研究，尤其适合处理符号微分和梯度计算。

6. XGBoost

XGBoost 是一个极大梯度提升 (XGB) 树实现，以其速度和准确性而闻名。它在许多机器学习竞赛中名列前茅。

7. Caffe

Caffe 是一个以速度和模组化为目标的深度学习框架。它广泛用于计算机视觉和自然语言处理任务。

8. Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib 是 Spark 生态系统中用于机器学习和数据挖掘的库。它支持分布式训练和推理，能够处理大规模数据集。

9. MXNet

MXNet 是亚马逊开发的一款深度学习框架。它提供了一个统一的界面，用于训练和推理各种机器学习模型。

10. Keras Applications

Keras Applications 是一个预先训练过的深度学习模型的集合，涵盖了图像分类、目标检测和语义分割等常见任务。

11. Fast.ai

Fast.ai 是一个基于 PyTorch 的深度学习库，提供了快速上手机器学习和深度学习的课程和资源。

12. NumPy

NumPy 是一个用于处理多维数组和矩阵的 Python 库。它在机器学习中广泛用于数据预处理、特征工程和模型训练。

13. Pandas

Pandas 是一个用于数据操作和分析的 Python 库。它提供了易于使用的数据结构和操作，非常适合机器学习中的数据处理任务。

14. Matplotlib

Matplotlib 是一个用于创建高质量可视化的 Python 库。它广泛用于机器学习中的数据可视化和模型评估。

15. Seaborn

Seaborn 是基于 Matplotlib 的一个数据可视化库，提供了高级的绘图功能。它在机器学习中广泛用于生成更复杂的图形和可视化。

通过盘点这些最受欢迎的 GitHub 机器学习项目，我们得以一窥机器学习领域蓬勃发展的趋势和创新的技术。这些项目为机器学习爱好者、研究人员和从业人员提供了宝贵的工具和资源，推动着机器学习技术的不断进步和应用落地。