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，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
(DL4J)
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
Weka
Weka 怀卡托智能分析环境（ for ）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
Weka
Weka
Smile
Smile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
Smile
Smile
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
of many human ..
官网
DJL(Deep Java )
DJL是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、等
深度学习、集成到大数据平台
DJL
DJL
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
H2O
H2O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
H2O
H2O
Spark MLlib
Spark MLlib是 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
Spark MLlib
Spark MLlib
Java-ML
Java (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 ”的单一框架或工具
简单易用，适合快速原型开发和实验
JML
JML
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
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：
-） Math: 提供数学运算功能。
-） CSV: 用于处理CSV文件。
-） IO: 用于文件和IO操作
如何开始？
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。
安装和配置：根据所选库的文档进行安装和配置。例如，对于，你可能需要配置CUDA（如果你打算使用GPU加速）。
编写代码：利用所选库的API编写你的机器学习应用代码。
测试和优化：对你的模型进行测试，并根据需要进行优化。
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
323AI导航网发布
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