本文彙編了一些機器學習領域的框架、庫以及軟件（按編程語言排序）。
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CCV —基於C語言/提供緩存/核心的機器視覺庫，新穎的機器視覺庫
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OpenCV—它提供C++， C, Python, Java 以及 MATLAB 接口，並支持 Windows, Linux， Android and Mac OS 操作系統。
通用機器學習
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Closure Toolbox—Clojure 語言庫與工具的分類目錄
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go-porterstemmer—一個 Porter 詞幹提取算法的原生 Go 語言淨室實現
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paicehusk—Paice/Husk 詞幹提取算法的 Go 語言實現
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snowball—Go 語言版的 Snowball 詞幹提取器
數據分析/數據可視化
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CoreNLP—斯坦福大學的 CoreNLP 提供一系列的自然語言處理工具，輸入原始英語文本，可以給出單詞的基本形式（下面 Stanford 開頭的幾個工具都包含其中）。
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Stanford Parser—一個自然語言解析器。
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Stanford POS Tagger —一個詞性分類器。
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Stanford Name Entity Recognizer—Java 實現的名稱識別器
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Stanford Word Segmenter—分詞器，很多 NLP 工作中都要用到的標準預處理步驟。
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Tregex， Tsurgeon and Semgrex —用來在樹狀數據結構中進行模式匹配，基於樹關係以及節點匹配的正則表達式（名字是“tree regular expressions”的縮寫）。
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Stanford Phrasal:最新的基於統計短語的機器翻譯系統， java 編寫
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Stanford Tokens Regex—用以定義文本模式的框架。
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Stanford Temporal Tagger—SUTime 是一個識別並標準化時間表達式的庫。
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Stanford SPIED—在種子集上使用模式，以迭代方式從無標籤文本中學習字符實體
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Stanford Topic Modeling Toolbox —爲社會科學家及其他希望分析數據集的人員提供的主題建模工具。
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Twitter Text Java—Java 實現的推特文本處理庫
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MALLET -—基於 Java 的統計自然語言處理、文檔分類、聚類、主題建模、信息提取以及其他機器學習文本應用包。
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OpenNLP—處理自然語言文本的機器學習工具包。
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LingPipe —使用計算機語言學處理文本的工具包。
通用機器學習
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MLlib in Apache Spark—Spark 中的分佈式機器學習程序庫
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Mahout —分佈式的機器學習庫
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Stanford Classifier —斯坦福大學的分類器
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Weka—Weka 是數據挖掘方面的機器學習算法集。
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ORYX—提供一個簡單的大規模實時機器學習/預測分析基礎架構。
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Twitter-text-js —JavaScript 實現的推特文本處理庫
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NLP.js —javascript 及 coffeescript 編寫的 NLP 工具
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natural—Node 下的通用 NLP 工具
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Knwl.js—JS 編寫的自然語言處理器
通用機器學習
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Convnet.js—訓練深度學習模型的 JavaScript 庫。
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Clustering.js—用 JavaScript 實現的聚類算法，供 Node.js 及瀏覽器使用。
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Decision Trees—Node.js 實現的決策樹，使用 ID3 算法。
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Node-fann —Node.js 下的快速人工神經網絡庫。
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Kmeans.js—k-means 算法的簡單 Javascript 實現，供 Node.js 及瀏覽器使用。
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LDA.js —供 Node.js 用的 LDA 主題建模工具。
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Learning.js—邏輯迴歸/c4.5 決策樹的 JavaScript 實現
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Machine Learning—Node.js 的機器學習庫。
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Node-SVM—Node.js 的支持向量機
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Brain —JavaScript 實現的神經網絡
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Bayesian-Bandit —貝葉斯強盜算法的實現，供 Node.js 及瀏覽器使用。
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PGM—Julia 實現的概率圖模型框架。
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DA—Julia 實現的正則化判別分析包。
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Regression—迴歸分析算法包（如線性迴歸和邏輯迴歸）。
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Local Regression —局部迴歸，非常平滑！
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Naive Bayes —樸素貝葉斯的簡單 Julia 實現
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Mixed Models —（統計）混合效應模型的 Julia 包
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Simple MCMC —Julia 實現的基本 mcmc 採樣器
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Distance—Julia 實現的距離評估模塊
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Decision Tree —決策樹分類器及迴歸分析器
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Neural —Julia 實現的神經網絡
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MCMC —Julia 下的 MCMC 工具
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GLM —Julia 寫的廣義線性模型包
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GLMNet —GMLNet 的 Julia 包裝版，適合套索/彈性網模型。
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Clustering—數據聚類的基本函數：k-means, dp-means 等。
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SVM—Julia 下的支持向量機。
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Kernal Density—Julia 下的核密度估計器
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NMF —Julia 下的非負矩陣分解包
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ANN—Julia 實現的神經網絡
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Topic Models —Julia 下的主題建模
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Text Analysis—Julia 下的文本分析包
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Graph Layout —純 Julia 實現的圖佈局算法。
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Data Frames Meta —DataFrames 的元編程工具。
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Julia Data—處理表格數據的 Julia 庫
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Data Read—從 Stata、SAS、SPSS 讀取文件
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Hypothesis Tests—Julia 中的假設檢驗包
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Gladfly —Julia 編寫的靈巧的統計繪圖系統。
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Stats—Julia 編寫的統計測試函數包
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RDataSets —讀取R語言中衆多可用的數據集的 Julia 函數包。
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DataFrames —處理表格數據的 Julia 庫。
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Distributions—概率分佈及相關函數的 Julia 包。
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Data Arrays —元素值可以爲空的數據結構。
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Time Series—Julia 的時間序列數據工具包。
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Sampling—Julia 的基本採樣算法包
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DSP —數字信號處理
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JuliaCon Presentations—Julia 大會上的演示文稿
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SignalProcessing—Julia 的信號處理工具
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Images—Julia 的圖片庫
Lua
通用機器學習
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cephes —Cephes 數學函數庫，包裝成 Torch 可用形式。提供幷包裝了超過 180 個特殊的數學函數，由 Stephen L. Moshier 開發，是 SciPy 的核心，應用於很多場合。
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graph —供 Torch 使用的圖形包。
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randomkit—從 Numpy 提取的隨機數生成包，包裝成 Torch 可用形式。
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signal —Torch-7 可用的信號處理工具包，可進行 FFT, DCT, Hilbert, cepstrums, stft 等變換。
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nn —Torch 可用的神經網絡包。
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nngraph —爲 nn 庫提供圖形計算能力。
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nnx—一個不穩定實驗性的包，擴展 Torch 內置的 nn 庫。
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optim—Torch 可用的優化算法庫，包括 SGD, Adagrad, 共軛梯度算法， LBFGS, RProp 等算法。
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unsup—Torch 下的非監督學習包。提供的模塊與 nn (LinearPsd, ConvPsd, AutoEncoder, …)及獨立算法 (k-means, PCA)等兼容。
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manifold—操作流形的包。
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svm—Torch 的支持向量機庫。
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lbfgs—將 liblbfgs 包裝爲 FFI 接口。
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vowpalwabbit —老版的 vowpalwabbit 對 torch 的接口。
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OpenGM—OpenGM 是 C++ 編寫的圖形建模及推斷庫，該 binding 可以用 Lua 以簡單的方式描述圖形，然後用 OpenGM 優化。
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sphagetti —MichaelMathieu 爲 torch7 編寫的稀疏線性模塊。
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LuaSHKit —將局部敏感哈希庫 SHKit 包裝成 lua 可用形式。
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kernel smoothing —KNN、核權平均以及局部線性迴歸平滑器
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cutorch—torch 的 CUDA 後端實現
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cunn —torch 的 CUDA 神經網絡實現。
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imgraph—torch 的圖像/圖形庫，提供從圖像創建圖形、分割、建立樹、又轉化回圖像的例程
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videograph—torch 的視頻/圖形庫，提供從視頻創建圖形、分割、建立樹、又轉化回視頻的例程
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saliency —積分圖像的代碼和工具，用來從快速積分直方圖中尋找興趣點。
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stitch —使用 hugin 拼合圖像並將其生成視頻序列。
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sfm—運動場景束調整/結構包
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fex —torch 的特徵提取包，提供 SIFT 和 dSIFT 模塊。
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OverFeat—當前最高水準的通用密度特徵提取器。
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Core torch7 demos repository.核心 torch7 演示程序庫
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線性迴歸、邏輯迴歸
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人臉檢測（訓練和檢測是獨立的演示）
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基於 mst 的斷詞器
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train-a-digit-classifier
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train-autoencoder
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optical flow demo
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train-on-housenumbers
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train-on-cifar
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tracking with deep nets
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kinect demo
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濾波可視化
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saliency-networks
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Training a Convnet for the Galaxy-Zoo Kaggle challenge (CUDA demo)
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Music Tagging—torch7 下的音樂標籤腳本
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torch-datasets 讀取幾個流行的數據集的腳本，包括：
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BSR 500
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CIFAR-10
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COIL
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Street View House Numbers
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MNIST
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NORB
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Atari2600 —在 Arcade Learning Environment 模擬器中用靜態幀生成數據集的腳本。
Matlab
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Contourlets —實現輪廓波變換及其使用函數的 MATLAB 源代碼
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Shearlets—剪切波變換的 MATLAB 源碼
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Curvelets—Curvelet 變換的 MATLAB 源碼（Curvelet 變換是對小波變換向更高維的推廣，用來在不同尺度角度表示圖像。）
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Bandlets—Bandlets 變換的 MATLAB 源碼
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NLP —一個 Matlab 的 NLP 庫
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Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits—在 MNIST 字符數據集上訓練一個深度的 autoencoder 或分類器[深度學習]。
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t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding —獲獎的降維技術，特別適合於高維數據集的可視化
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Spider—Matlab 機器學習的完整面向對象環境。
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LibSVM —支持向量機程序庫
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LibLinear —大型線性分類程序庫
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Machine Learning Module —M. A .Girolami 教授的機器學習課程，包括 PDF，講義及代碼。
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Caffe—考慮了代碼清潔、可讀性及速度的深度學習框架
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Pattern Recognition Toolbox —Matlab 中的模式識別工具包，完全面向對象
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matlab_gbl—處理圖像的 Matlab 包
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gamic—圖像算法純 Matlab 高效實現，對 MatlabBGL 的 mex 函數是個補充。
.NET
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OpenCVDotNet —包裝器，使 .NET 程序能使用 OpenCV 代碼
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Emgu CV—跨平臺的包裝器，能在 Windows, Linus, Mac OS X, iOS, 和 Android 上編譯。
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Stanford.NLP for .NET —斯坦福大學 NLP 包在 .NET 上的完全移植，還可作爲 NuGet 包進行預編譯。
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Accord.MachineLearning —支持向量機、決策樹、樸素貝葉斯模型、K-means、高斯混合模型和機器學習應用的通用算法，例如：隨機抽樣一致性算法、交叉驗證、網格搜索。這個包是 Accord.NET 框架的一部分。
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Vulpes—F#語言實現的 Deep belief 和深度學習包，它在 Alea.cuBase 下利用 CUDA GPU 來執行。
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Encog —先進的神經網絡和機器學習框架，包括用來創建多種網絡的類，也支持神經網絡需要的數據規則化及處理的類。它的訓練採用多線程彈性傳播。它也能使用 GPU 加快處理時間。提供了圖形化界面來幫助建模和訓練神經網絡。
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Neural Network Designer —這是一個數據庫管理系統和神經網絡設計器。設計器用 WPF 開發，也是一個 UI，你可以設計你的神經網絡、查詢網絡、創建並配置聊天機器人，它能問問題，並從你的反饋中學習。這些機器人甚至可以從網絡蒐集信息用來輸出，或是用來學習。
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numl —numl 這個機器學習庫，目標就是簡化預測和聚類的標準建模技術。
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Math.NET Numerics—Math.NET 項目的數值計算基礎，着眼提供科學、工程以及日常數值計算的方法和算法。支持 Windows, Linux 和 Mac 上的 .Net 4.0, .Net 3.5 和 Mono ，Silverlight 5, WindowsPhone/SL 8, WindowsPhone 8.1 以及裝有 PCL Portable Profiles 47 及 344 的 Windows 8， 裝有 Xamarin 的 Android/iOS 。
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Sho —Sho 是數據分析和科學計算的交互式環境，可以讓你將腳本（IronPython 語言）和編譯的代碼（.NET）無縫連接，以快速靈活的建立原型。這個環境包括強大高效的庫，如線性代數、數據可視化，可供任何 .NET 語言使用，還爲快速開發提供了功能豐富的交互式 shell。
Python
計算機視覺
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SimpleCV—開源的計算機視覺框架，可以訪問如 OpenCV 等高性能計算機視覺庫。使用 Python 編寫，可以在 Mac、Windows 以及 Ubuntu 上運行。
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NLTK —一個領先的平臺，用來編寫處理人類語言數據的 Python 程序
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Pattern—Python 可用的 web 挖掘模塊，包括自然語言處理、機器學習等工具。
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TextBlob—爲普通自然語言處理任務提供一致的 API，以 NLTK 和 Pattern 爲基礎，並和兩者都能很好兼容。
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jieba—中文斷詞工具。
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SnowNLP —中文文本處理庫。
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loso—另一箇中文斷詞庫。
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genius —基於條件隨機域的中文斷詞庫。
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nut —自然語言理解工具包。
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Bayesian Methods for Hackers —Python 語言概率規劃的電子書
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MLlib in Apache Spark—Spark 下的分佈式機器學習庫。
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scikit-learn—基於 SciPy 的機器學習模塊
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graphlab-create —包含多種機器學習模塊的庫（迴歸，聚類，推薦系統，圖分析等），基於可以磁盤存儲的 DataFrame。
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BigML—連接外部服務器的庫。
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pattern—Python 的 web 挖掘模塊
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NuPIC—Numenta 公司的智能計算平臺。
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Pylearn2—基於 Theano 的機器學習庫。
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hebel —Python 編寫的使用 GPU 加速的深度學習庫。
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gensim—主題建模工具。
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PyBrain—另一個機器學習庫。
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Crab —可擴展的、快速推薦引擎。
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python-recsys —Python 實現的推薦系統。
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thinking bayes—關於貝葉斯分析的書籍
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Restricted Boltzmann Machines —Python 實現的受限波爾茲曼機。[深度學習]。
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Bolt —在線學習工具箱。
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CoverTree —cover tree 的 Python 實現，scipy.spatial.kdtree 便捷的替代。
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nilearn—Python 實現的神經影像學機器學習庫。
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Shogun—機器學習工具箱。
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Pyevolve —遺傳算法框架。
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Caffe —考慮了代碼清潔、可讀性及速度的深度學習框架
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breze—深度及遞歸神經網絡的程序庫，基於 Theano。
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SciPy —基於 Python 的數學、科學、工程開源軟件生態系統。
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NumPy—Python 科學計算基礎包。
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Numba —Python 的低級虛擬機 JIT 編譯器，Cython and NumPy 的開發者編寫，供科學計算使用
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NetworkX —爲複雜網絡使用的高效軟件。
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Pandas—這個庫提供了高性能、易用的數據結構及數據分析工具。
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Open Mining—Python 中的商業智能工具（Pandas web 接口）。
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PyMC —MCMC 採樣工具包。
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zipline—Python 的算法交易庫。
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PyDy—全名 Python Dynamics，協助基於 NumPy， SciPy， IPython 以及 matplotlib 的動態建模工作流。
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SymPy —符號數學 Python 庫。
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statsmodels—Python 的統計建模及計量經濟學庫。
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astropy —Python 天文學程序庫，社區協作編寫
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matplotlib —Python 的 2D 繪圖庫。
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bokeh—Python 的交互式 Web 繪圖庫。
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plotly —Python and matplotlib 的協作 web 繪圖庫。
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vincent—將 Python 數據結構轉換爲 Vega 可視化語法。
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d3py—Python 的繪圖庫，基於 D3.js。
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ggplot —和R語言裏的 ggplot2 提供同樣的 API。
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Kartograph.py—Python 中渲染 SVG 圖的庫，效果漂亮。
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pygal—Python 下的 SVG 圖表生成器。
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Sarah Palin LDA —Sarah Palin 關於主題建模的電郵。
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Diffusion Segmentation —基於擴散方法的圖像分割算法集合。
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Scipy Tutorials —SciPy 教程，已過時，請查看 scipy-lecture-notes
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Crab—Python 的推薦引擎庫。
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BayesPy—Python 中的貝葉斯推斷工具。
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scikit-learn tutorials—scikit-learn 學習筆記系列
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sentiment-analyzer —推特情緒分析器
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group-lasso—座標下降算法實驗，應用於（稀疏）羣套索模型。
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mne-python-notebooks—使用 mne-python 進行 EEG/MEG 數據處理的 IPython 筆記
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pandas cookbook—使用 Python pandas 庫的方法書。
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climin—機器學習的優化程序庫，用 Python 實現了梯度下降、LBFGS、rmsprop、adadelta 等算法。
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wiki challange —Kaggle 上一個維基預測挑戰賽 Dell Zhang 解法的實現。
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kaggle insults—Kaggle 上”從社交媒體評論中檢測辱罵“競賽提交的代碼
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kaggle_acquire-valued-shoppers-challenge—Kaggle 預測回頭客挑戰賽的代碼
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kaggle-cifar —Kaggle 上 CIFAR-10 競賽的代碼，使用 cuda-convnet
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kaggle-blackbox —Kaggle 上 blackbox 賽代碼，關於深度學習。
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kaggle-accelerometer —Kaggle 上加速度計數據識別用戶競賽的代碼
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kaggle-advertised-salaries —Kaggle 上用廣告預測工資競賽的代碼
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kaggle amazon —Kaggle 上給定員工角色預測其訪問需求競賽的代碼
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kaggle-bestbuy_big—Kaggle 上根據 bestbuy 用戶查詢預測點擊商品競賽的代碼（大數據版）
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kaggle-bestbuy_small—Kaggle 上根據 bestbuy 用戶查詢預測點擊商品競賽的代碼（小數據版）
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Kaggle Dogs vs. Cats —Kaggle 上從圖片中識別貓和狗競賽的代碼
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Kaggle Galaxy Challenge —Kaggle 上遙遠星系形態分類競賽的優勝代碼
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Kaggle Gender —Kaggle 競賽：從筆跡區分性別
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Kaggle Merck—Kaggle 上預測藥物分子活性競賽的代碼（默克製藥贊助）
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Kaggle Stackoverflow—Kaggle 上 預測 Stack Overflow 網站問題是否會被關閉競賽的代碼
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wine-quality —預測紅酒質量。
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Treat—文本檢索與註釋工具包，Ruby 上我見過的最全面的工具包。
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Ruby Linguistics—這個框架可以用任何語言爲 Ruby 對象構建語言學工具。包括一個語言無關的通用前端，一個將語言代碼映射到語言名的模塊，和一個含有很有英文語言工具的模塊。
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Stemmer—使得 Ruby 可用 libstemmer_c中的接口。
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Ruby Wordnet —WordNet 的 Ruby 接口庫。
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Raspel —aspell 綁定到 Ruby 的接口
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UEA Stemmer—UEALite Stemmer 的 Ruby 移植版，供搜索和檢索用的保守的詞幹分析器
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Twitter-text-rb—該程序庫可以將推特中的用戶名、列表和話題標籤自動連接並提取出來。
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Ruby Machine Learning —Ruby 實現的一些機器學習算法。
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jRuby Mahout —精華！在 JRuby 世界中釋放了 Apache Mahout 的威力。
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CardMagic-Classifier—可用貝葉斯及其他分類法的通用分類器模塊。
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Neural Networks and Deep Learning—《神經網絡和深度學習》一書的示例代碼。
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rsruby - Ruby – R bridge
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data-visualization-ruby—關於數據可視化的 Ruby Manor 演示的源代碼和支持內容
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ruby-plot —將 gnuplot 包裝爲 Ruby 形式，特別適合將 ROC 曲線轉化爲 svg 文件。
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plot-rb—基於 Vega 和 D3 的 ruby 繪圖庫
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scruffy —Ruby 下出色的圖形工具包
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Glean—數據管理工具
雜項
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Big Data For Chimps—大數據處理嚴肅而有趣的指南書
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Machine Learning Task View on CRAN—R語言機器學習包列表，按算法類型分組。
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caret—R語言 150 個機器學習算法的統一接口
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SuperLearner and subsemble—該包集合了多種機器學習算法
數據分析/數據可視化
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ggplot2—基於圖形語法的數據可視化包。
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ScalaNLP—機器學習和數值計算庫的套裝
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Breeze —Scala 用的數值處理庫
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Chalk—自然語言處理庫。
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FACTORIE—可部署的概率建模工具包，用 Scala 實現的軟件庫。爲用戶提供簡潔的語言來創建關係因素圖，評估參數並進行推斷。
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MLlib in Apache Spark—Spark 下的分佈式機器學習庫
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Scalding —CAscading 的 Scala 接口
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Summing Bird—用 Scalding 和 Storm 進行 Streaming MapReduce
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Algebird —Scala 的抽象代數工具
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xerial —Scala 的數據管理工具
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simmer —化簡你的數據，進行代數聚合的 unix 過濾器
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PredictionIO —供軟件開發者和數據工程師用的機器學習服務器。
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BIDMat—支持大規模探索性數據分析的 CPU 和 GPU 加速矩陣庫。