数据科学中最好的5个机器学习API

数据科学中最好的5个机器学习API

文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ

机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。

机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性，让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。同时，将机器学习商业化成云服务也是当今的趋势，IBM、Microsoft、Google、Amazon以及BigML等公司都为业务分析师和开发人员提供了自己的机器学习即服务（MLaaS），最近Khushbu Shah在KDnuggets上发表了一篇文章，介绍了这5个公司的机器学习API。

IBM Watson

IBM Watson Developer Cloud于2013年十一月推出，它提供了一套完整的API，简化了数据准备的流程，让开发者能够更容易地运行预测分析。作为一个认知服务，IBM Watson API允许开发人员利用机器学习技术，如自然语言处理、计算机视觉以和预测功能，来构建更加智能的产品、服务或者应用程序，通过在应用中嵌入IBM Watson，开发者还能够更好地理解用户是如何与应用程序交互的。

IBM Watson是一个包含听、看、说以及理解等感知功能的扩展工具集，它提供的API超过了25个，涵盖了近50种技术，其中最主要的服务包括：

机器翻译——帮助翻译不同语言组合中的文本

消息共振——找出短语或单词在预定人群中的流行度

问答——为主文档来源触发的查询提供直接的答案

用户模型——根据给定的文本预测人们的社会特征

Microsoft Azure机器学习API

Microsoft Azure机器学习是一个用于处理海量数据并构建预测型应用程序的平台，该平台提供的功能有自然语言处理、推荐引擎、模式识别、计算机视觉以及预测建模等，为了迎合数据科学家的喜好，Microsoft Azure机器学习平台还增加了对Python的支持，用户能够直接将Python代码片段发布成API。借助于Microsoft Azure机器学习API，数据科学家能够更容易地构建预测模型并缩短开发周期，其主要特性包括：

支持创建自定义的、可配置的R模块，让数据分析师或者数据科学家能够使用自己的R语言代码来执行训练或预测任务

支持自定义的Python脚本，这些脚本可以使用SciPy、SciKit-Learn、NumPy以及Pandas等数据科学类库

支持PB级的数据训练，支持Spark和Hadoop大数据处理平台

Google预测API

Google预测API是一个云端机器学习和模式匹配工具，它能够从BigQuery和Google云存储上读取数据，能够处理销售机会分析、客户情感分析、客户流失分析、垃圾邮件检测、文档分类、购买率预测、推荐和智能路由等用户场景。使用Google预测API的用户不需要人工智能的知识，只需要有一些基础的编程背景即可。Google预测API支持众多的编程语言，比如 NET、Go、Google Web Toolkit、JavaScript、Objective C、PHP、Python、Ruby和Apps Script，基本覆盖了主流的编程语言。

Amazon机器学习API

Amazon机器学习API让用户不需要大量的数据专家就能够实现模型构建、数据清洗和统计分析等工作，简化了预测的实现流程。虽然该API有一些UI界面或者算法上的限制，但是却是用户友好和向导驱动的，它为开发者提供了一些可视化工具，让相关API的使用更直观、也更清晰。

Amazon机器学习API支持的用户场景包括：

通过分析信号水平特征对歌曲进行题材分类

通过对智能设备加速传感器捕获的数据以及陀螺仪的信号进行分析识别用户的活动，是上楼、下楼、平躺、坐下还是站立不动

通过分析用户行为预测用户是否能够成为付费用户

分析网站活动记录，发现系统中的假用户、机器人以及垃圾邮件制造者

BigML

BigML是一个对用户友好、对开发者友好的机器学习API，该项目的动机是让预测分析对用户而言更简单也更容易理解。BigML API提供了3种重要的模式：命令行接口、Web接口和RESTful API，其支持的主要功能包括异常检测、聚类分析、决策树的SunBurst可视化以及文本分析等。

借助于BigML，用户能够通过创建一个描述性的模型来理解复杂数据中各个属性和预测属性之间的关系，能够根据过去的样本数据创建预测模型，能够在BigML平台上维护模型并在远程使用。

本文链接：http://wwwinfoqcom/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use

随着网络的快速发展，网站已成为企业的重要组成部分，通过网站营销可以吸引更多潜在客户，提高企业的知名度和竞争力。那么如何挖掘和分析网站的用户群体和行为呢？这就需要使用网站数据挖掘工具了。nn首先，我们需要选择一个适合自己的网站数据挖掘工具，例如Google Analytics、百度统计等。这些工具可以从网站服务器中提取用户访问数据以及其他相关数据信息，对这些数据进行清洗、处理和分析，并形成可视化的报告，帮助我们更好地了解网站用户的行为和偏好。nn接着，需要确定分析的指标和目标。用户访问量、地域分布、访问时长、页面跳出率等都可以作为分析指标，而提高网站流量、增加用户停留时间、提高转化率等则是我们的目标。在分析指标和目标的基础上，可以通过数据挖掘工具进行数据分析，了解用户群体的特点和行为模式。nn具体而言，可以从以下几个方面对网站用户数据进行挖掘和分析：

目标用户群体分析：通过用户性别、年龄、职业、地域等方面，确定目标用户群体的特点，以便更好地制定网站推广和营销策略。

2用户行为轨迹分析：通过用户在网站上的访问流程、转化路径、停留时间等方面，了解用户在网站上的行为和兴趣偏好，以及可能存在的问题和瓶颈，进而对网站进行优化和改进。

3用户行为来源分析：了解用户从何处访问网站，通过分析不同来源带来的流量、转化率等数据，确定用户更喜欢哪种方式进行访问，以便更好地制定推广计划。

4用户情感分析：通过评论、留言等用户反馈信息，了解用户对网站的满意度和建议，进而对网站进行改进和优化。

网站数据挖掘工具的使用可以帮助我们更好地了解用户群体和行为，有助于制定更有效的营销策略和优化网站体验，提高网站的竞争力和用户黏性。因此，在网站运营中，挖掘和分析网站数据是非常必要和重要的一项工作。

5118大数据营销工具，5118主要功能有，SEO综合查询，关键词挖掘，竞争对手监控与分析，内容规划，新媒体素材搜索，AI智能写稿，文章伪原创，一健查文章的原创度，词云在线生成，抖音，小红书，自媒体热点趋势，视频脚本创作，产品营销思路等，上百种工具供企业使用。API接口调用等。通过百万用户验证，5118家的站长工具非常好用，功能强大，网站页面丝滑流畅，还没有用的小伙伴赶快使用起来

网站分析工具非常重要，可以帮助网站管理者更好地了解网站的表现，并采取相关的行动来提高用户体验和转化率。这些工具可以帮助监测访问量，评估用户行为和优化网站性能。

渡者之言翻译如下：

渡者之言是一款由中国团队开发的开源中文自然语言处理工具。该工具涵盖了分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等常见自然语言处理任务，并支持多种中文文本编码格式，可以被广泛应用于各种文本分析和挖掘场景。

此外，渡者之言还提供了可视化的分析界面和用户友好的API接口，方便用户进行快速文本处理和定制化应用开发。可见，渡者之言在中文自然语言处理领域具有较高的应用价值和技术竞争力。渡者之言是一款对于中文自然语言处理具有重要意义的开源工具，拥有丰富的功能和易用的接口，是中文语言处理领域中不可或缺的研究和应用工具之一。

渡者之言的发展历程可追溯到2010年，当时由华南理工大学自然语言处理实验室推出了第一个版本。

经过多年的不断迭代和优化，渡者之言逐渐成为中文文本处理领域内的重要工具之一，广泛应用于社交网络、搜索引擎、智能客服、舆情分析等方面，成为了许多企业和研究机构进行中文语言处理的首选。

未来，随着人工智能技术的不断发展，渡者之言将更加完善和智能化，为中文自然语言处理领域的发展做出更多贡献。

渡者之言是一个包含多种自然语言处理功能的开源平台，支持中文文本的分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、情感分析、关键词提取等常用功能。

作为一个自然语言处理平台，渡者之言在处理中文文本方面具有许多优势：

1中文特殊性：相较于英文等其他语言，中文存在大量复合词、歧义词汇、省略结构等独特的语言现象，需要针对性地处理。

2深度学习技术：渡者之言采用深度学习模型，在信息获取、语义理解等方面有较高的准确度。

3预训练模型：渡者之言基于大规模的中文语料库进行预训练，将可用性和鲁棒性提升至一个新的层次。

除此之外，渡者之言支持多种编程语言接口，如Python、Java、Go、PHP等，方便开发者快速集成到自己的应用中。同时也减轻了开发者在项目中处理中文文本的工作量，提高了生产效率。

在当今数字化时代，API监测系统越来越受到企业和开发者们的重视。API监测系统能够监测和分析API接口的性能、可用性和安全性，帮助企业和开发者更好地掌握API接口的运行情况，提高软件产品的质量和用户体验。而在众多API监测系统厂家中，以下几家企业值得推荐：

1 红日安全

红日安全是一家专业从事互联网安全技术的公司，旗下拥有一系列互联网安全产品，包括API、API防护、DDoS攻击防护服务等。红日安全的API监测系统基于云平台和深度学习技术，能够实现快速的API接口监测和分析，有效保障企业和开发者的API接口的安全和稳定性。

2 网易易盾

网易易盾是网易旗下的一家网络安全公司，其API监测解决方案具有高效、稳定、安全等特点，可以帮助企业和开发者实现对API接口的实时监测、预警和分析。该系统能够提供API调用链路的追踪、性能统计和用户行为分析等功能，帮助企业和开发者优化API运行性能和用户体验。

3 梯子科技

梯子科技是一家专注于移动端网络性能的公司，其API监测系统支持对各类API接口进行全方位的监测和分析，提供定制化的监测指标和实时性能报告。该系统还能针对API接口的异常情况进行告警和排查，为企业和开发者提供完整的API接口运行分析服务。

4 火眼无限

火眼无限是一家互联网安全解决方案提供商，其API监测系统采用分布式架构和高性能技术，能够实现对API接口的实时监测和分析。该系统还可结合火眼无限的其他安全防护产品，为企业和开发者提供全面的网络安全保障服务。

总之，随着API技术的不断发展，API监测系统的功能和性能也在不断提高。企业和开发者应根据自身需求选择适合的API监测系统厂家，以保障其API接口的安全、稳定和高效运行。以上几家厂家都是API监测系统领域内的优秀企业，值得推荐。

第一步：熟悉概念

什么是API，即应用程序编程接口，也就是在网站开发时预先定义的函数，就是常说的开源函数，只不过将一些固定的程序封装在这些函数中，待调用时只需要一个借口引用，方便又简单。就像调用Jquery函数一样。

第二步：获取接口地址

发送短信API接口在开源代码里面可以查到，可以直接到开源网站查询即可

第三步：分析参数

短息接口跟其他接口有所不同，短信接口是由各地运营商收费才能开通。

所以，接口返回成功不代表接收成功，具体接收状态只能由运营商查询，另外，短信api接口本身不限制发送频率，具体发送频率需要用户自行设置。

第四步：调用返回值测试

在html文件中写入调用接口，并测试，查看是否调用成果

第五步：C#接入接口

在C#程序中输入以下代码，调用短信接口；

using System;

using SystemCollectionsGeneric;

using SystemLinq;

using SystemText;

using SystemNet;

using SystemIO;

using XfrogNet;

using SystemDiagnostics;

using SystemWeb;

第六步：申明调用空间

每个函数都需要事先声明才能调用，所以，在程序开始时，必须声明命名空间namespace ConsoleAPI

第七步：定义请求方法

程序的调用方法一般为Post和Get两种，所以要申明用什么调用，关于Post和Get的区别，本处不作重点介绍。

第八步：创建请求函数

声明请求方式之后，即可创建请求函数，包括发送语言，延时响应等参数

第九步：请求参数及文本转换

设置相关参数后，将程序编码转换为文字编码，这样接收方才能正常显示文字，否则就是一段代码，行外人是看不懂的，所以，必须将数据流转换为文本对象。

第十步：释放资源并测试

写程序调用时，不管是什么程序，在调用完之后一定要释放程序，否则将会一直占用资源，消耗内存。

多米诺狗是一个智能机器人，可以在你的手机上安装的多米诺APP中使用。多米诺狗拥有丰富的技能，比如语音识别、情感分析、自然语言生成等等，可以通过与用户的交互来进行学习，逐渐变得更加智能。在多米诺的APP中，你可以与多米诺狗聊天、玩游戏、听音乐、看视频等，让你的生活更加有趣。而通过多米诺的API接口，开发者们可以将多米诺狗集成到自己的应用中，实现更加丰富的应用场景。