下面是25个Java机器学习的工具&&库列表: 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…

本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法.这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用.Weka包括一系列的工具,如数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则以及可视化. 2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区.它包括一系列的机器学习算法(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.关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其…

开始Java机器学习的最好工具是什么? 这个问题已经有一段时间了,但最近这些日子几乎每个人都在谈论人工智能和机器学习.这已经不再是一个保留给科学家和研究者的秘密,而是几乎实现于每一项新兴技术中. 在下面的章节中,我们会做一个java的机器学习的主要框架的快速概述,并证明Java机器学习是多么容易上手,不需要你另起炉灶或者从头开始创建算法. 人类的人工智能人工智能在一段时间以来是一个广泛并且炫酷的领域,但总是感觉有点难以触及,是特别为科学家所做.如果你想创造一个人工智能系统,你必须实现你自己的核心…

本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法.这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用.Weka包括一系列的工具,如数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则以及可视化. 2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区.它包括一系列的机器学习算法(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.关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其…

转自:http://www.cnblogs.com/data2value/p/5419864.html 本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法.这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用.Weka包括一系列的工具,如数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则以及可视化. 2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区.它包括一系列的机器学习算法(分类.回归…

本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法.这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用.Weka包括一系列的工具,如数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则以及可视化. 2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区.它包括一系列的机器学习算法(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.关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其…

原文链接:OpenCV3 Java 机器学习使用方法汇总  前言 按道理来说,C++版本的OpenCV训练的版本XML文件,在java中可以无缝使用.但要注意OpenCV本身的版本问题.从2.4 到3.x版本出现了很大的改变,XML文件本身的存储格式本身也不同,不能通用. opencv提供了非常多的机器学习算法用于研究.这里对这些算法进行分类学习和研究,以抛砖引玉.这里使用的机器学习算法包括:人工神经网络,boost,决策树,最近邻,逻辑回归,贝叶斯,随机森林,SVM等算法等. 机器学习的过程相…

摘要:现如今,拥有深度学习和机器学习领域的技术是科技界的趋势之一,并且企业则希望雇佣一些拥有良好的机器学习知识背景的程序开发工程师.本文将介绍一些目前流行的.强大的基于Java的机器学习库,希望给大家带来帮助. 事实上,Java已经成为开发新的机器学习算法的标准语言.学习Java语言有很多好处,并且在机器学习社区中也被人们所广泛接受,其优点包括:易维护.商业化.可读性.可移植性等等.根据2018年6月的编程语言排行榜TIOBE-index提供的数据显示,Java是目前最流行和使用最广泛的计算机编…

Java机器学习软件介绍 编写程序是最好的学习机器学习的方法.你可以从头开始编写算法,但是如果你要取得更多的进展,建议你采用现有的开源库.在这篇文章中你会发现有关Java中机器学习的主要平台和开放源码库包. 环境 本节描述可用于机器学习的java环境或工作台.他们被称为环境,因为他们为执行机器学习任务提供了图形用户界面,但也提供了Java api供使用者开发自己的应用程序. Weka Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) 是一个机器学…

资源 https://haifengl.github.io/ https://github.com/haifengl/smile 介绍 Smile(统计机器智能和学习引擎)是一个基于Java和Scala的快速.全面的机器学习.NLP.线性代数.图形.插值和可视化系统. 凭借先进的数据结构和算法,Smile提供了最先进的性能.Smile有很好的文档记录,请查看项目网站以获取编程指南和更多信息. Smile涵盖了机器学习的各个方面,包括分类.回归.聚类.关联规则挖掘.特征选择.流形学习.多维缩放.遗…

1.添加项目maven添加依赖 or 导入jar包 or 使用jvm <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从 1940 年开始讲起,到…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

http://itindex.net/blog/2015/01/09/1420751820000.html WEKA:WEKA是一个可用于数据挖掘任务的机器学习算法集合.该算法可以直接应用到数据集或从自己的Java代码调用. WEKA包含数据预处理,分类,回归,聚类,关联规则,和可视化工具.它也非常适用于开发新的机器学习方案. jmotif:时间序列.分类.数据挖掘开发库 java-ml:Java机器学习库,聚类.分类.特征选择. flanagan: 数学和统计java开发库,包含回归算法,一次…

0 前言 本文主题为Java Web书籍推荐 1 零基础学习 此处的零基础,指的是不懂或只懂if-else之类基本代码流程.初次接触,建议淘宝买一套**培训机构录播课程,看入门段视频.一是学习之初培养良好的习惯,正确认识面向对象.软件开发:二是有老师带着可以尽快上手,比自己单看效率要高. 2 入门 入门阶段书籍皆较简单,建议跟书上代码,速度敲完 一本大头书Java入门 Java核心技术卷一/Head First Java/疯狂Java讲义 任意一本即可 一本大头书Web入门 JavaWeb从入门…

Atitit 切入一个领域的方法总结 attilax这里,机器学习为例子 1.1. 何为机器学习?1 1.2. 两类机器学习算法 :监督式学习(Supervised Learning)和非监督式学习(Unsupervised Learning)1 1.3. 经典书籍2 1.4. 原理与理论 .决策树,.随机森林算法,.逻辑回归,.SVM,.朴素贝叶斯,.K最近邻算法,.K均值算法,.Adaboost 算法,.神经网络,.马尔可夫2 1.5. 工具包,类库 weka2 1.6. 常用的机器算法流程…

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

转自 飞鸟各投林 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju…

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 機器學習.深度學習方面不錯的資料,轉載. 原作:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 原作作者會不斷更新.本文更新至2014-12-21 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面.从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep L…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室…

一.科学计算或矩阵运算库 科学计算包: JMathLib是一个用于计算复杂数学表达式并能够图形化显示计算结果的Java开源类库.它是Matlab.Octave.FreeMat.Scilab的一个克隆,但完全采用纯Java实现. JSci:Java 科学对象(JSci)开放源代码项目是 Durham(英国 Durham)大学粒子理论中心的三年级研究生 Mark Hale 创立的.JSci 是一个包集合,包含数学和科学类. 使用 JSci,您既可以在 AWT 中也可以在 Swing 中创建简单的条形…

自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总 转自:中国大数据: http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html [日期:2015-01-27] 来源:亚马逊  作者: [字体:大 中 小] 小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感…

如果你是个谷粉,就一定会知道: 谷歌向来都很大胆.当所有的科技公司都在讲产品.讲利润的时候,2019年的谷歌开发者大会的主题却是:人文关怀.要知道,这是政府操心的事,而不是一家公司的任务. 谷歌敢这样冒险,因为有强大的人工智能做后盾. 举个栗子:会上Jeff Dean大佬就宣布,利用Google人工智能扫描,可以比医院提前一年检测出肺癌,进而将患者存活率提升40%. 再举个栗子:Google正在通过收集大量的语言障碍患者的对话数据,进行建模,让小小的手机,也能够识别出语言障碍患者想表达的意思.我…