开启机器学习之旅：GitHub 上排名前 30 位的开源项目

GitHub 上排名前 30 位的机器学习开源项目：开启你的学习之旅

对于机器学习爱好者而言，研究开源代码并据此构建自己的项目是提升技能的绝佳方式。而 GitHub 便是开源代码的宝库，汇集了众多机器学习项目。

本文将带你深入了解 GitHub 上排名前 30 位的机器学习开源项目，这些项目平均拥有 3558 颗星，展示了机器学习领域的前沿技术和创新思想。

1. FastText

Github 链接： https://github.com/facebookresearch/fastText

星数： 11786

贡献者： Facebook Research

简介： FastText 是一款快速文本表示和文本分类库，它通过学习单词和子单词的向量表示来处理自然语言任务。其优势在于速度快、内存占用少，非常适合处理大数据集。

2. TensorFlow

Github 链接： https://github.com/tensorflow/tensorflow

星数： 148k

贡献者： Google

简介： TensorFlow 是一个端到端的机器学习平台，为各种机器学习任务提供了全面且易于使用的工具。它支持广泛的模型、算法和数据类型，是深度学习和神经网络开发的流行选择。

3. PyTorch

Github 链接： https://github.com/pytorch/pytorch

星数： 72.8k

贡献者： Facebook AI Research

简介： PyTorch 是一个基于 Python 的机器学习库，它以其灵活性、动态图计算和强大的神经网络支持而著称。PyTorch 的 API 简洁易懂，适合快速原型设计和研究。

4. scikit-learn

Github 链接： https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

星数： 46.9k

贡献者： scikit-learn 社区

简介： scikit-learn 是一个基于 Python 的机器学习库，它提供了一系列经典机器学习算法和工具。该库的重点是可访问性和易用性，使其成为机器学习初学者的理想选择。

5. Keras

Github 链接： https://github.com/keras-team/keras

星数： 52.7k

贡献者： Keras 团队

简介： Keras 是一个高级神经网络 API，它基于 TensorFlow、Theano 或 CNTK 等后端。Keras 提供了一个直观且用户友好的界面，使构建和训练深度学习模型变得更加容易。

6. XGBoost

Github 链接： https://github.com/dmlc/xgboost

星数： 25.1k

贡献者： XGBoost 团队

简介： XGBoost 是一种可扩展且高效的梯度提升算法，它以其准确性和处理大数据集的能力而著称。XGBoost 在各种机器学习任务中都有广泛的应用，包括分类、回归和排序。

7. Hugging Face Transformers

Github 链接： https://github.com/huggingface/transformers

星数： 52.4k

贡献者： Hugging Face 团队

简介： Hugging Face Transformers 提供了一个包含 100 多种预训练模型的库，这些模型适用于各种自然语言处理任务，例如文本分类、问答和机器翻译。该库通过简单易用的 API 使得使用这些模型变得非常容易。

8. OpenCV

Github 链接： https://github.com/opencv/opencv

星数： 52.1k

贡献者： OpenCV 团队

简介： OpenCV 是一个计算机视觉和机器学习库，它提供了广泛的图像处理和分析算法。该库被广泛用于各种应用，包括图像识别、目标检测和视频分析。

9. Pandas

Github 链接： https://github.com/pandas-dev/pandas

星数： 30.7k

贡献者： Pandas 开发团队

简介： Pandas 是一个用于数据处理和分析的 Python 库。它提供了高效的数据结构和操作，使得处理大数据集变得更加容易。Pandas 也是机器学习数据预处理和探索性数据分析的热门选择。

10. NumPy

Github 链接： https://github.com/numpy/numpy

星数： 22.5k

贡献者： NumPy 团队

简介： NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库。它提供了一个强大的多维数组对象，以及一系列用于数学、统计和线性代数运算的函数。NumPy 是机器学习和数据科学中不可或缺的工具。

11. Matplotlib

Github 链接： https://github.com/matplotlib/matplotlib

星数： 20.5k

贡献者： Matplotlib 团队

简介： Matplotlib 是一个用于创建静态、动画和交互式可视化的 Python 库。它提供了各种绘图类型和自定义选项，使其成为数据可视化和科学计算中广泛使用的工具。

12. Seaborn

Github 链接： https://github.com/mwaskom/seaborn

星数： 14.4k

贡献者： Michael Waskom

简介： Seaborn 是基于 Matplotlib 构建的高级数据可视化库。它提供了一个简洁而一致的界面，用于创建统计图形，例如箱线图、直方图和散点图。

13. SciPy

Github 链接： https://github.com/scipy/scipy

星数： 12.8k

贡献者： SciPy 社区

简介： SciPy 是一个用于科学和技术计算的 Python 库。它提供了广泛的函数和模块，涵盖优化、积分、线性代数和统计等领域。SciPy 在科学计算、机器学习和数据分析中得到了广泛的应用。

14. PyTorch Geometric

Github 链接： https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric

星数： 12.7k

贡献者： Rusty Rusty

简介： PyTorch Geometric 是一个用于图神经网络的 PyTorch 扩展库。它提供了一系列专门为图数据处理和建模而设计的模块和功能。

15. JAX

Github 链接： https://github.com/google/jax

星数： 11.9k

贡献者： Google

简介： JAX 是一个用于自动微分和优化的高性能 NumPy 替代库。它支持在 GPU 和 TPU 上进行快速且可扩展的数值计算，是机器学习研究和开发的有力工具。

16. scikit-image

Github 链接： https://github.com/scikit-image/scikit-image

星数： 11.3k

贡献者： scikit-image 社区

简介： scikit-image 是一个用于图像处理和分析的 Python 库。它提供了一系列图像处理算法和函数，涵盖图像转换、分割和特征提取等方面。

17. spaCy

Github 链接： https://github.com/explosion/spaCy

星数： 10.6k

贡献者： Explosion AI

简介： spaCy 是一个用于自然语言处理的 Python 库。它提供了一系列针对英语和多种其他语言优化的组件，包括词法分析器、句法分析器和实体识别器。

18. Plotly

Github 链接： https://github.com/plotly/plotly.py

星数： 9.3k

贡献者： Plotly Technologies

简介： Plotly 是一个用于创建交互式、出版质量图表和可视化的 Python 库。它支持多种图表类型，包括线形图、条形图、散点图和 3D 图。

19. PyGAD

Github 链接： https://github.com/ahmedfgad/PyGAD

星数： 8.5k

贡献者： Ahmed Fawzy Gad

简介： PyGAD 是一个用于遗传算法和进化计算的 Python 库。它提供了一个简单易用的界面，可以快速创建和定制遗传算法，以解决优化和搜索问题。

20. StatsModels

Github 链接： https://github.com/statsmodels/statsmodels

星数：