GitHub发布年度机器学习榜：TensorFlow最火，PyTorch失踪，Julia第四
最近，GitHub官方公布了2018年度机器学习排行榜，公布了最受欢迎的十大语言、十大软件包和十大项目。
排行榜是GitHub官方把2018年1月1日-2018年12月31日的数据扒了一下，通过计算上传代码、issue和PR的数量及评论数、PR review的数量排序计算出来的。
热门的语言Python、热门的框架TensorFlow都毫无疑问站在了第一名，不过令人诧异的是，PyTorch居然落榜了。
官方确定不是在搞笑？
语言：还是要学Python
通过查看带“机器学习”标签的项目贡献者的存储库，官方给存储库里最常见的语言进行了排名。
第一名毫无疑问是Python，Python在GitHub全站也非常热门，排名第三，仅次于JavaScript和Java。
其他的机器学习常用语言则有C++、JavaScript、Java、C#、Shell和TypeScript，对比下面这张全站语言排行榜，会发现它们在GitHub全站也是前十名的佼佼者。
另外，Julia、R和Scala虽然在全站榜上无名，不过在机器学习榜倒是进了前10，Julia和R都是数据科学家常用的语言，Scala在Apache Spark等大数据系统交互时十分常用。
天下四分，Numpy有其三
软件包榜单是GitHub官方从依赖图中计算机器学习或数据科学项目的Python包百分比数据。
其中，第一名的Numpy是一个支持多维数据数学运算的软件包，将近四分之三的机器学习和数据科学项目都用到了它；
Scipy，一个用于科学计算的软件包；
Pandas，用来管理数据集的软件包；
Matplotlib，一个可视化的库，超过40%的机器学习和数据科学项目都在使用；
Scikit-learn也是一个非常流行的机器学习软件包，包含大量机器学习算法的实现，近40%的项目在用它；
TensorFlow的使用率倒没那么高，大约只有不到1/4的包在用。
前十名里，剩下的都是实用软件包，Six是Python 2 和Python 3的兼容性库，Python-dateutil和pytz是用于处理日期的包。
PyTorch失踪了
而在机器学习项目排行榜上，TensorFlow当之无愧排第一，贡献者的数量是第二名Scikit-learn的两倍。
第三名spaCy和第九名rasa_nlu是两个NLP项目。
第四名Julia，作为2018年横空出世的新语言在项目榜上排第四。
第五名openpose、第七名darkflow、第八名face_recognition和第十名tesseract，主要是图像处理领域。
可是，广受喜爱的PyTorch却在这个榜单上失踪了，原来——
PyTorch压根没给自己打上机器学习的标签。
不知道现在哭还来不来得及……
机器学习，秀翻GitHub
即使在GitHub全站，机器学习相关项目也十分火热。去年10月的GitHub 2018年度榜单发布后，官方就注意到了机器学习相关项目的超高存在感：
· TensorFlow是贡献最多的项目之一；
· PyTorch是增长最快的项目之一；
· Python是第三热门的语言；
也难怪要专门把机器学习拎出来列个排行榜了。
来源：量子位
延伸阅读：小编为您推荐以上热点的学习书单，供您参考：
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《Apache Spark机器学习》
书号：978-7-111-56255-9
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全书共11章，第1章从机器学习的角度介绍Apache Spark。第2章介绍如何使用Aparche Spark上的工具（如Spark SQL）进行机器学习数据准备，包括数据清洗、一致性识别、数据合并以及特征开发。第3~11章围绕Spark机器学习先后介绍了9个实际案例，内容涵盖整体视图、欺诈检测、风险评分、流失预测、产品推荐、教育分析、城市分析和开放数据建模等方面，囊括了大数据分析挖掘的主要应用场景。在每个案例中，作者对所使用的机器学习算法、数据与特征准备、模型评价方法、结果的解释都进行了详细的阐述，并给出了Scala、R语言、SPSS等环境下的关键代码.
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《TensorFlow机器学习实战指南》
书号：978-7-111-57948-9
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内容简介：
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《机器学习实战》
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