机器学习预测算法有哪些（50多种适合机器学习和预测应用的API）
机器学习预测算法有哪些（50多种适合机器学习和预测应用的API）1.Bitext：提供市面上最准确的多语种情感主题分析。目前，已经提供四个语义服务：实体、概念提取、情感分析以及文本分类，该API支持8种语言。人脸和图像识别语言翻译（Language Translation）机器学习和预测（Machine Learning and prediction）本文对每个研究领域都列出了一些主流的API，其排列顺序是根据字母顺序而来。（注意：每个API详细链接请点击左下角【阅读原文】查看）
导读： 本文盘点了2018年以来人脸和图像识别、文本分析、自然语言处理、情感分析、语言翻译、 机器学习和预测这几个领域常用的API，读者可以根据自己需求选择合适的API完成相应的任务。
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
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人脸和图像识别（Face and Image Recognition）
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文本分析、自然语言处理、情感分析（Text Analysis NLP Sentiment Analysis）
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语言翻译（Language Translation）
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机器学习和预测（Machine Learning and prediction）
本文对每个研究领域都列出了一些主流的API，其排列顺序是根据字母顺序而来。（注意：每个API详细链接请点击左下角【阅读原文】查看）
人脸和图像识别
1.Bitext：提供市面上最准确的多语种情感主题分析。目前，已经提供四个语义服务：实体、概念提取、情感分析以及文本分类，该API支持8种语言。
2.Diffbot Analyze：为开发人员提供可识别、分析以及从任何网页中提取主要内容和章节的工具。
3.Free Natural Language Processing Service：，免费提供包括情感分析、内容提取、语言检测等服务，该API也在API市场mashape.com中挺受欢迎。
4.Google Cloud Natural Language API：该API分析文本的结构和意义，包括情感分析、实体识别以及文本注释。
5.Watson Natural Language Understanding：该API分析文本以从概念、实体、关键词、类别、关系以及语义角色等内容中提取元数据。
6.MeaningCloud Text Classification：该API完成预分类任务，比如文本提取、文本标记、词语切分等。
7.Microsoft Cognitive Service - Text Analytics：该API从文本中检测情绪、关键短语、话题和语音。该组中的其它API提供包括Bing拼写检查、语言理解、语言分析以及Web语言模型等。
8.nlpTools：在HTTP RESTful网络服务上的简单JSON，被用于自然语言处理，能够对网络新闻媒体进行情感分析和文本分类。
9.Geneea：该API可以对提供的原始文本、从给定的URL中提取到的文本或直接提供的文档进行分析。
10.Thomson Reuters Open Calais™：基于自然语言处理、机器学习和其它方法，将文档与实体（人、地点、组织等）进行分类和链接。
11.Yactraq Speech2TopicsIs：该API通过语言识别与自然语言处理技术将视听内容转化为主题元数据。
语言翻译
1.Google Cloud Translation：该API能够动态地在数千种语言之间对文本进行翻译，且允许将网站和程序与该翻译服务集成在一起。
2.Google Cloud SPEECH-TO-TEXT：该API可以应用强大的神经网络模型，开发人员可以将音频转换成文本，该API支持120种语言及其变体。
3.IBM Watson Language Translator：该API将文本从一种语言翻译为另外一种语言，此外也允许开发者基于自己的需求进行自定义模型开发。
4.MotaWord：人工快速翻译平台，支持70种语言，且允许开发人员查询翻译报价、提交翻译项目文档和风格指南、跟踪项目进度并实时获取活动信息。
5.WritePath Translation：该API允许开发人员将WritePath集成到其它应用程序中，提供字数检索、提交文本翻译任务以及获取分宜信息等服务。
6.Houndify：通过始终学习的独立平台将语音和会话智能地集成到产品中。
7.IBM Watson Conversation：构建理解自然语言的聊天机器人，可以将其部署在消息平台和网站上。该组中的其它API能够提供包括对话、自然语言分类器、个性分析、文档转化以及音调分析器等功能。
8.IBM Watson Speech：该API提供语音到文本以及文本到语音的转换功能。
机器学习与预测
1.Amazon Machine Learning：从数据中查找模式。该API的典型用法包括诈骗检测、需求预测、目标营销和点击预测等。
2.BigML：提供云托管的机器学习和数据分析服务。用户可以建立一个数据源，并通过标准的HTTP创建模型来处理标准的有监督和无监督学习的机器学习任务。
3.Google Cloud Prediction：提供REST API来构建机器学习模型。这些工具可以帮助分析数据以向应用程序中添加各种特征。
4.co：为电子商务网站提供产品推荐引擎，准确地预测客户的意图。
5.Hu:toma：帮助世界各地的开发者建立和构建商用级别的深度学习聊天机器人。
6.IBM Watson Retrieve and Rank：开发人员可以将自定义数据加载到这个服务中，并使用相关算法来训练机器学习模型（Rank）。服务输出包括一系列相关文件和元数据。
7.indico：提供文本分析和图像分析，该API免费使用且不需要任何的训练数据。
8.Microsoft Azure Cognitive Service API：为顾客提供个性化的产品建议并提高销售量，新版本增加的一些功能，比如支持批量处理、更好的API资源管理器、更简洁的API接口等。
9.Microsoft Azure Anomaly Detection API：检测异常事件序列数据，比如检测内存使用中是否存在内存泄露。
10.Microsoft Cognitive Service - QnA Maker：将信息提炼为对话或易于浏览的形式。该组中的其它API提供包括学术知识、实体链接、知识探索等服务。
11.Microsoft Cognitive Service - Speaker Recognition：使得应用程序具有检测当前说话者的能力。该组中的其它API提供包括Bing语言和自定义识别等服务。
12.MLJAR：为原型开和部署模式识别算法提供服务。
13.NuPIC：基于Python和C 实现的Numenta's Cortical学习算法，并由nupic社区维护。该API允许开发人员使用原始算法，将多个区域串起来，并利用其它平台的功能。
14.PredicSis：该API对大数据有很好的洞察力，并通过预测分析来改善营销业绩。
15.PredictionIO：建立在Apache上的一个开源机器学习服务器。典型API方法包括创建、管理和用户记录、检索项目和内容、以及基于用户进行个性推荐等。
16.RxNLP - Cluster Sentences and Short Texts：文本挖掘和自然语言处理服务器，其语句聚类API可以将长文本或短文本转换成逻辑组。
17.Recombee：通过REST API提供数据挖掘、语言查询和机器学习算法服务。
其它API可以参Mashape的博客以及Programmable Web网站。如果你有更好的API推荐，可以留言回复，十分感谢。
作者信息
Pedro Lopez，数据科学家
文章原标题《50 Useful Machine Learning & Prediction APIs 2018 Edition》
本文转载自云栖社区微信公众号
