面向机器学习的Java库与平台简介、适用场景、官方网站、社区网址

发布于:2025-02-19 ⋅ 阅读:(148) ⋅ 点赞:(0)

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,我想他们掌握的知道还不够系统全面。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 Deeplearning4j Deeplearning4j GitHub
Weka Weka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 GitHub
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 GitHub
Stanford CoreNLP Stanford 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 DJL DJL GitHub
Elixir Elixir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 Elixir Elixir GitHub
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 H2O H2O GitHub

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


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