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石家庄java培训送福利:25个Java机器学习的工具库

  • 时间:2016-04-27
  • 发布:达内
  • 来源:达内

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以下是石家庄java培训小编整理的25个Java机器学习的工具库。
1.Weka是一个数据挖掘任务机器学习算法的集合。这些算法可以直接应用于数据集或者在你自己的Java代码中调用。Weka 包含数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则、可视化等工具。
2.Massive Online Analysis(MOA) 是一个非常流行的数据挖掘方面的开源框架,它有一个非常活跃的社区。它包括一组机器学习算法(分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统)和评估工具。同WEKA 项目一样,MOA 也是用Java编写的,但却扩展的更高。
3.MEKA项目提供了多标记学习和评价方法的一个开源实现。在多标记分类中,我们要为每个输入实例预测多个输出变量。这不同于仅涉及单个目标变量的“标准”的情况。 MEKA是基于WEKA机器学习工具包。
4.Advanced Data mining And Machine learning System(ADAMS) 是一种新型的,灵活的工作引擎,旨在快速构建和维护现实世界,复杂的知识流程,基于GPLv3发布。
5.Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index-Structure(ELKI) 是用Java编写的开源的(AGPLv3) 数据挖掘软件。ELKI 的重点是研究unsupervised methods in cluster analysis and outlier detection算法。
6.Mallet是一个Java文本文档的机器学习工具包。Mallet 支持最大熵、naive bayes以及决策树分类算法。
7.Encog是一种先进的机器学习框架,支持 Support Vector Machines,人工神经网络,遗传编程,贝叶斯网络,Hidden Markov Models,遗传编程和遗传算法。
8.Datumbox是一个用Java编写的开源机器学习框架,允许快速开发机器学习和统计应用。该框架的主要重点是,包括大量的机器学习算法和统计测试,并能够处理中等规模的数据集。
9.Deeplearning4j是第一个使用Java和Scala编写的商业级的、开源的、分布式深度学习库。它的目的是在商业环境中使用,而不是作为一种研究工具。
10.Mahout是一个带有内置算法的机器学习框架,Mahout-Samsara 帮助人们创建自己的数学,同时提供一些现成的算法实现。
11.Rapid Miner是由德国的多特蒙德大学开发的。它为用户创建自己的应用提供了图形用户界面和Java API。它提供了数据处理,可视化和机器学习算法建模。
12.Apache SAMOA是一个机器学习框架。包含了一个分布式流媒体编程抽象ML算法,使开发新的ML算法不用直接处理复杂的底层分布式流处理引擎(DSPEe, 如 Apache Storm, Apache S4, 和 Apache Samza)。它的用户可以一次开发分布式流媒体ML算法,并执行多个DSPEs。
13.Neuroph通过提供支持创建、培训并保存神经网络的Java神经网络简化了神经网络的发展。
14.Oryx 2 是一个建立在Apache Spark 和 Apache Kafka之上,但专业化的实时大规模机器学习的lambda 架构。它是一个创建应用的框架,但同时提供了包,以及协同过滤、分类、回归和聚类的终端到终端的应用程序。
15.Stanford Classifier是一个机器学习工具,得到数据并把它们分成 K 类。这个软件是一个Java实现的最大熵分类器。
16.Cortical.io是一个快速、精确、像大脑一样的Retina API 。
17.JSAT是一个机器学习快速入门的库。它是我业余时间开发的,可以在GPL 3下使用。库的一部分是自我教育,因此,所有的代码是自包含的。JSAT是纯Java的,没有外部的依赖。
18.N-Dimensional Arrays for Java(ND4J) 是一个 JVM 的科学计算库。它们是用来在生产环境中使用的,这意味着程序的设计是以最小的内存需求来运行的。
19.Java Machine Learning Library是一组机器学习算法的参考实现。这些算法都是有记录的,包括源代码,都记录在文档网站。它主要是用Java编写的。
20.Java-ML是一个Java API,是一个Java实现的机器学习算法的集合。它只提供了一个标准的算法接口。
21.MLlib (Spark)是一个Apache Spark 扩展的机器学习库。虽然是Java,但该库提供Java, Scala 以及 Python 绑定。库是新的,并且算法的列表很长。
22.H2O是一个智能应用的机器学习 API。它扩展了统计、机器学习以及大数据的运算。H2O 是可扩展的。
23.WalnutiQ是一个理论上与部分人脑有共同学习算法的面向对象的模型(工作目标是一个简单的带有情感的人工智能模型)。
24.RankLib是一个排序学习算法库。目前已经实现了八种流行的算法。
25.htm.java(Hierarchical Temporal Memory implementation in Java) 是智能学习平台 Numenta 的一个Java端口。
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