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6大最常用的Java机器学习库一览

讲述:丁婵大小:1.33M时长:02:54
机器学习是目前盛行于世的技术之一,虽然在机器学习中,Python 是人工智能从业者使用最多的编程语言,但是,Java 在项目开发中仍然发挥着不可替代的作用,而且许多流行的机器学习框架本身就是 Java 编写的。法塔玛·帕特拉瓦(Fatema Patrawala)撰写了《六大最常用的 Java 机器学习库一览》,本文对其进行了总结。
1.Weka
这是一个通用的库,能够解决各种机器学习任务,如分类、回归和聚类。它具有丰富的图形用户界面、命令行界面和 Java API。Weka 是在 GNU 通用公共许可证(GNU GPL)下发布的,这意味着你可以复制、分发和修改它,只要你跟踪源文件中的更改并将其保存在 GNU GPL 下。
2. 用于机器学习的 Java-ML
它是一个通用机器学习库,与 Weka 相比,它提供了更为一致的接口和最新算法的实现,在其他包中不存在这些算法,如一系列最先进的相似性度量和特征选择技术等,这些包含动态时间规整、随机森林属性评估等。Java-ML 支持任何类型的文件,只要它每行包含一个数据样本,并且特征用逗号、分号和制表符分隔。
3.Apache Mahout
该项目旨在构建可扩展的机器学习库。它是在可扩展分布式体系结构(如 Hadoop)上构建的,实用 MapReduce 范例,这是一种实用服务器集群处理和生成具有并行分布式算法的大型数据集的方法。它提供了控制台界面和 Java API,可以用于聚类、分类和写作过滤的可扩展算法。
4.Apache Spark
这是在 Hadoop 上构建大规模数据处理的平台,但是与 Mahout 不同的是,它与 MapReduce 范式无关。相反,它使用内存缓存提取工作数据集,对其进行处理并重复查询。
5.DL4J(DeepLearning4j)
这是一个用 Java 编写的深度学习库。它具有分布式和单机深度学习框架,包括并支持各种神经网络结构,如前馈神经网络、RBM(Restricted Boltzmann Machine,受限玻尔兹曼机)、卷积神经网络、深度信念网络、自动编码器等。它可以解决不同的问题,比如识别面孔、声音、垃圾邮件和电子商务欺诈等。
6.MALLET
机器学习语言工作包(Machine Learning for Language Toolkit,MALLET)是一个包含自然语言处理算法和实用程序的大型库。它可以用于各种任务,如文档分类、分档聚类、信息提取和主题建模等。
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