第1章 常用机器学习平台

一个功能强大且易学、易用的机器学习平台对于开展机器学习项目非常重要。良好的机器学习框架提供了丰富的预制组件，可以方便机器学习模型的设计和实现。目前存在以下几类基本的机器学习平台：一类是开源的机器学习平台，API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）丰富且不用付费，但学习成本高，例如R、Python、Mahout、Spark MLlib等。还有一类是商业化的机器学习平台，这类平台算法有限，但经过了长期的实践检验，系统问题比较少，学习成本低，很少编程甚至不用编程，但系统内的分析模型不够丰富，例如IBM SPSS Modeler。此外，还有一类机器学习平台综合了以上两类平台的优点，既提供了丰富的算法调用接口，可以通过图形化的人机接口快速搭建机器学习的工作流，又可以减少编程的工作量。目前微软、谷歌以及国内的BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）等公司都提供了这样的机器学习平台。