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关于机器学习的这几个必备软件,你知道吗?

作者: 学术君 学术哥

时间: 2019-01-04 12:10

今天给大家介绍几款机器学习的免费软件,全部可以在App Store里面直接下载。

今天给大家介绍4款机器学习的免费软件,全部可以在App Store里面下载(手机、iPad均可),可以帮助大家更好地理解机器学习!

神经网络

神经网络:该APP是一个受Google TensorFlow的Deep playground启发而制作的应用。该程序的大量代码都借鉴了开源项目Deep playground,其致力于普及神经网络、人工智能的相关知识。

用户可直接手动选择不同类型的数据,设置不同学习率、激活函数、正则化函数、正则率、训练数据百分比、数据噪声、批量大小、隐藏层的数量等,点击运行即可可视化整个学习过程。

通过本程序可以直观地感受到神经网络训练过程中的变化,包括连接的强弱、每个结点负责识别的特征和最终输出的图像等。

deepvis

deepvis为常见的聚类函数:Kmeans和层次聚类,常见的降维函数:PCA(主成分分析)和线性判别分析提供了可视化的显示。使用者可以通过自己点击测试的点,然后使用相应的算法进行聚类或者降维。



两种聚类分析

K-means:k均值聚类的目的是将n个观测值划分为k个聚类,其中每个观测值属于具有最近均值的聚类,作为聚类的原型。

HCA:层次聚类是一种聚类分析方法,旨在构建聚类层次结构。

两种降维

PCA:主成分分析是一种统计过程,它使用正交变换将可能相关变量的一组观察值转换为一组称为主成分的线性不相关变量值。

LDA:线性判别分析是Fisher线性判别式的推广,是一种用于统计,模式识别和机器学习的方法,用于找到表征或分离两类或更多类对象或事件的特征的线性组合。

该APP增加了和用户的交互,能够方便地可视化聚类和降维的结果,可以让用户更深入地了解这些算法。

Notebook Master for Jupyter

(Notebook Master for Jupyter)开发者认为学习人工智能/深度学习/机器学习和数据科学的最佳方式是他们能够访问Jupyter上可再现的代码。


具体来说,该APP所包含的功能如下:

1. 可以获取百万级的深度学习、机器学习、人工智能相关的jupyter notebook代码;

2. 搜索你感兴趣的资源和用户;

3. 从云上导入你的jupyter notebook代码;

4. 离线代码编辑;

5. 通过它画各种漂亮的数学图形。


该APP可以帮助你在Github/Kaggle以及其他的更多的平台上获取大量的Jupyter Notebook代码。同时,你可以随时随地浏览,搜索,离线存储,阅读和学习你喜欢的jupyter notebook。


Snake AI - Machine learning

Snake AI - Machine learning是一条你可以教它进行学习的“蛇”,它既是一个深度学习的设计工具又是一款模拟游戏。



你可以手动设置你的神经网络,然后就可以训练你蛇,然后就可以开始吃蛇游戏啦!(注意:高级功能需要付费哦!)


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