面向机器学习的Java库与平台简介、实用场景、官方网站、社区网址
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6febcd06a0264bee803aae04f30d5c96.jpegJava机器学习的库与平台
近来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敷体系全面。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GithubDeeplearning4j (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 GitHubWekaWeka是一个非常盛行的机器学习软件，提供了数据预处置惩罚、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爱的GUI界面快速原型开发WekaWeka GitHubSmileSmile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 GitHubStanford CoreNLPStanford CoreNLP是一个自然语言处置惩罚库，固然紧张用于自然语言处置惩罚，但它也提供了机器学习的功能，如命名实体辨认、情感分析等parsing of many human languages..Stanford CoreNLP官网Sstanfordnlp GitHubDJL(Deep Java Library)DJL是Amazon开发的一个开源深度学习库，旨在提供一套简朴易用的API来构建和训练深度学习模子。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 GitHubElixirElixir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子的训练和推测分布式机器学习ElixirElixir GitHubH2OH2O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应用步伐中集成机器学习模子变得简朴集成到大数据平台H2OH2O GitHubApache 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性处置惩罚和模子评估工具大规模数据集处置惩罚，迭代算法，特性工程等，应用广泛Apache Spark MLlibApache Spark MLlibJava-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生态体系中，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朴易用，适合快速原型开发和实验JMLJMLElektronnElektronn是一个用于电子结构计算的库，固然紧张用于电子结构计算，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
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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