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电子商务网站建设选修课,网站规划和构成,软件设计思路,公司手机网站开发Java机器学习的库与平台 最近听到有的人说要做机器学习就一定要学Python,我想他们掌握的知识还不够系统、不够全面。本文作者给大家介绍几种常用Java实现的机器学习库,快快收藏加关注吧~ Java机器学习库表格 Java机器学习库整理库/平台概念…

Java机器学习的库与平台

最近听到有的人说要做机器学习就一定要学Python,我想他们掌握的知识还不够系统、不够全面。本文作者给大家介绍几种常用Java实现的机器学习库,快快收藏加关注吧~

Java机器学习库表格

Java机器学习库整理
库/平台概念适合场景官网Github
Deeplearning4j (DL4J)Deeplearning4j是一个基于Java和Scala的分布式深度学习库,它支持包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)在内的多种神经网络类型。DL4J可以运行在Hadoop和Spark等大数据框架上,非常适合进行大规模的机器学习任务深度学习Deeplearning4jDeeplearning4j GitHub
WekaWeka是一个非常流行的机器学习软件,提供了数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则等多种机器学习算法。Weka是用Java编写的,并且提供了一个用户友好的GUI界面快速原型开发WekaWeka GitHub
SmileSmile是一个机器学习库,它提供了多种机器学习算法,包括分类、回归、聚类、决策树等。Smile是基于Scala的,但也提供了Java API快速原型开发SmileSmile GitHub
Stanford CoreNLPStanford CoreNLP是一个自然语言处理库,虽然主要用于自然语言处理,但它也提供了机器学习的功能,如命名实体识别、情感分析等parsing of many human languages..Stanford CoreNLP官网Sstanfordnlp GitHub
DJL(Deep Java Library)DJL是Amazon开发的一个开源深度学习库,旨在提供一套简单易用的API来构建和训练深度学习模型。它支持多种后端框架,如PyTorch、TensorFlow等深度学习、集成到大数据平台DJLDJL GitHub
ElixirElixir是一个基于Java的机器学习框架,提供了多种机器学习算法的实现,包括分类、回归、聚类等。它也支持深度学习模型的训练和预测分布式机器学习ElixirElixir GitHub
H2OH2O是一个开源的机器学习平台,提供了多种算法的实现,并且可以运行在Hadoop和Spark等大数据框架上。H2O的Java API使得在Java应用程序中集成机器学习模型变得简单集成到大数据平台H2OH2O GitHub
Apache Spark MLlibApache Spark MLlib‌是Apache Spark的机器学习库,旨在提供简洁、高效、可扩展的机器学习算法。MLlib支持多种机器学习任务,包括分类、回归、聚类、协同过滤等,并且提供了丰富的特征处理和模型评估工具大规模数据集处理,迭代算法,特征工程等,应用广泛Apache Spark MLlibApache Spark MLlib
Java-MLJava Machine Learning (Java-ML): 提供了一些基本的机器学习算法(2012年以来就没更新了),并不是一个广泛认可或使用的术语。在Java生态系统中,机器学习通常是通过集成各种库来实现的,而不是直接使用一个叫做“Java Machine Learning”的单一框架或工具简单易用,适合快速原型开发和实验JMLJML
ElektronnElektronn是一个用于电子结构计算的库,虽然主要用于电子结构计算,但它也支持一些基本的机器学习功能专注于材料科学和电子结构计算,但也可用于其他类型的机器学习任务ElektronnElektronn

机器学习入门应知

数据处理
在开始训练模型之前,需要先对数据进行预处理。这通常包括数据清洗、特征选择和标准化等步骤。可以使用以下库或工具:
-)Apache Commons Math: 提供数学运算功能。
-)Apache Commons CSV: 用于处理CSV文件。
-)Apache Commons IO: 用于文件和IO操作

如何开始?

  1. 选择合适的库:根据你的具体需求(如深度学习、传统机器学习、大规模数据处理等)选择合适的库。

  2. 安装和配置:根据所选库的文档进行安装和配置。例如,对于Deeplearning4j,你可能需要配置CUDA(如果你打算使用GPU加速)。

  3. 编写代码:利用所选库的API编写你的机器学习应用代码。

  4. 测试和优化:对你的模型进行测试,并根据需要进行优化。

  5. 部署:将你的应用部署到生产环境或云平台上。

通过这些步骤,你可以在Java环境中有效地应用机器学习技术。

下面有作者的两篇入门文章,一起来看看吧~

附件一:常见的机器学习库简介、优点缺点、官方网站、社区网址

常见的机器学习库简介、优点缺点、官方网站、社区网址-CSDN博客

附件二:java机器学习计算指标动态阈值

java机器学习计算指标动态阈值-CSDN博客

http://www.dtcms.com/wzjs/539888.html

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