机器学习

编程语言：搞实验个人认为当然matlab最灵活了（但是正版很贵），但是更为前途的是python（numpy+scipy+matplotlib)和C/C++，这样组合既可搞研究，也可搞商业开发，易用性不比matlab差，功能组合更为强大，个人认为，当然R和java也不错.

1.机器学习开源软件网（收录了各种机器学习的各种编程语言学术与商业的开源软件）

<a target="_blank" href="http://mloss.org/">http://mloss.org</a>

2 偶尔找到的机器学习资源网：（也非常全，1和2基本收录了所有ML的经典开源软件了）

<a target="_blank" href="http://www.dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/Machine_Learning/Software/">http://www.dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/Machine_Learning/Software/</a>

3 libsvm （支持向量机界最牛的，不用多说了，台湾大学的林教授的杰作）

<a target="_blank" href="http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/">http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/</a>

4 WEKA （基于java的机器学习算法最全面最易用的开源软件）

<a target="_blank" href="http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/">http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/</a>

5 scikit (本人最喜欢的一个基于python的机器学习软件，代码写得非常好，而且官方的文档非常全，所有都有例子，算法也齐全，开发也活跃

，强烈推荐给大家用）

<a target="_blank" href="http://scikit-learn.org/stable/">http://scikit-learn.org/stable/</a>

6 OpenCv(最牛的开源计算机视觉库了，前途无可限量，做图像处理与模式识别的一定要用，总不能整天抱着matlab做实验和工业界脱节吧，但是有一定难度)

<a target="_blank" href="http://opencv.willowgarage.com/wiki/">http://opencv.willowgarage.com/wiki/</a>

7 Orange (基于c++和python接口的机器学习软件，界面漂亮，调用方便,可以同时学习C＋＋和python，还有可视化的功能，）

<a target="_blank" href="http://orange.biolab.si/">http://orange.biolab.si/</a>

8 Mallet (基于JAVA实现的机器学习库，主要用于自然语言处理方面，特色是马尔可夫模型和随机域做得好，可和WEKA互补）

<a target="_blank" href="http://mallet.cs.umass.edu/">http://mallet.cs.umass.edu/</a>

9 NLTK(PYTHON的自然处理开源库，非常易用，也强大，还有几本orelly的经典教程）

<a target="_blank" href="http://nltk.org/">http://nltk.org/</a>

10 lucene(基于java的包括nutch,solr,hadoop,mahout等全套，是做信息检索和搜索引擎的同志们必学的开源软件了，学JAVA的必学）

<a target="_blank" href="http://lucene.apache.org/">http://lucene.apache.org/</a>

当然还有很多很好的开源软件了，以后陆续添加，待续，困了。。。。。