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

资源 java二维数组处理可可视化库 https://github.com/jtablesaw/tablesaw plotly JS库的Java封装 https://github.com/jtablesaw/plotly.java 概述 Tablesaw是一个二维数组和数据可视化库,支持加载.清理.转换.过滤和汇总数据.如果使用Java处理数据,它可能会节省您的时间和精力.Tablesaw还支持描述性统计,可为集成机器学习库(如Smile.Tribo.H20.ai和DL4J)准备数据. 特点 数

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工

php-ml是一个使用PHP编写的机器学习库.虽然我们知道,python或者是C++提供了更多机器学习的库,但实际上,他们大多都略显复杂,配置起来让很多新手感到绝望.php-ml这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法,但其具有最基本的机器学习.分类等算法,我们的小公司做一些简单的数据分析.预测等等都是够用的.我们的项目中,追求的应该是性价比,而不是过分的效率和精度.一些算法和库看上去非常厉害,但如果我们考虑快速上线,而我们的技术人员没有机器学习方面的经验,那么复杂的代码和配置反而会拖累我们的项目

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

原创翻译,原始链接 本文为awesome系列中的awesome java Awesome Java Java 框架.库和软件的精选列表 项目 Bean映射 简化 bean 映射的框架 dOOv - 为类型安全的域模型验证和映射提供流畅的 API.它使用注释.代码生成和类型安全的 DSL 来使 bean 验证和映射变得快速而简单. JMapper - 使用字节码操作进行闪电般的快速映射.支持注解和 API 或 XML 配置. MapStruct - 基于约定优于配置的方法,简化不同 bean 类型

用于数据科学的顶级 C/C++ 机器学习库整理 介绍和动机--为什么选择 C++ C++ 非常适合 动态负载平衡. 自适应缓存以及开发大型大数据框架 和库.Google 的MapReduce.MongoDB以及 下面列出 的大多数 深度学习库都是使用 C++ 实现的. Scylla 以其 超低延迟 和 极高 吞吐量而闻名,它 使用 C++ 进行编码,作为 Apache Cassandra 和 Amazon DynamoDB的替代品. 凭借 C++ 作为编程语言的 一些独特优势(包括内存管理. 性

经过两天的折腾,一个对c++和机器学习库的安装都一知半解的人终于在反复安装中,成功的将shark库安装好了,小小纪念一下,多亏了卡门的热心帮忙. shark的安装主要分为以下几个部分: (1)下载 shark,cmake,和boost 从这个网页里面可以找到这三项的下载地方http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/rest_sources/getting_started/installation.html 同时,这个也是shark安装指

1. scikit-learn介绍 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之上.值得一提的是,scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer of Code项目,从那时起这个项目就已经拥有很多的贡献者了,而且该项目目前为止也是由一个志愿者团队在维护着. scikit-learn最大的特点就是,为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单.高效地进行数

声明:以下内容转载自平行宇宙. Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科

spark-2.0.2 机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API. MLllib目前分为两个代码包: spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API. spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习管道. 我们推荐您使用spark.ml,

最近研发BDC 云开发部署平台的数据路由及服务管理器意外作出了一个javascript的服务器,可以通过js调用并执行任何java(包括 所有java 内核基本库)及C#类库,并最终由 C# 执行你提交的javascript代码!整体解决方案http://pan.baidu.com/share/link?shareid=2118966359&uk=201606611不敢藏私,特与大家分享! 部分代码如下: using System; using System.Collections.Generi

原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179 一.概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”,就算不懂得其中各算法理论,叫你喊上一两个著名算法的名字,你也能昂首挺胸脱口而出.当然了,算法之林虽大,但能者还是有限,能适应某些环境并取得较好效果的算法会脱颖而出,而表现平平者则被历史所淡忘.随着机器学习社区的发展和实践验证,这群脱颖而出者也逐渐被人所认可和青睐,同时获得了更多社区力量的支持.改进和推广. 以

reference: http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,S

我想任何一本介绍模式的书在讲到Decorator模式的时候不能不提到它的实际应用--在Java/IO库里面的应用,<<Java与模式>>这本书也不例外,有点不一样的是,这本书在介绍的时候有个专题,是从两个模式来看Java/IO库,完这个专题后,个人感觉对Java/IO库有了全新的认识同时也加深了Decorator模式跟Adapter适配器模式的理解,现和大家分享下这个在我看来很伟大的成果,同时说明下,以下大部分文字跟图片是来自<<Java与模式>>这本书.

前面为JSTL中的常用EL函数,后面的为具体演示实例! JSTL简介: JSTL(Java Standard Tag Library) –Java标准标签库. SUN公司制定的一套标准标签库的规范. JSTL标签库,是由一些Java类组成的. JSTL组成: JSTL –Core 核心标签库. 重点 JSTL – I18N - 国际化标签库.Internationalization- I18N JSTL – SQL – 数据库操作标签(有悖于MVC设计模式),现在都不用这个. JSTL - Fu

摘要:mlpack是一个可伸缩C++机器学习库,它的目的是让新用户通过简单.一致的API使用机器学习,同时为专业用户提供C++的高性能和最大灵活性. mlpack是一个直观.快速.可伸缩的C++机器学习库,旨在为机器学习研究者提供更广泛的机器学习方法和函数.它的目的是让新用户通过简单.一致的API使用机器学习,同时为专业用户提供C++的高性能和最大灵活性. mlpack官网还提供了大量的学习教程.API和可扩展文档.其中算法教程有: 近邻搜索(NeighborSearch) 范围搜索(Range

H2O是开源基于大数据的机器学习库包 H2O能够让Hadoop做数学,H2O是基于大数据的 统计分析 机器学习和数学库包,让用户基于核心的数学积木搭建应用块代码,采取类似R语言 Excel或JSON等熟悉接口,使的BigData爱好者和专家可以利用一系列简单的先进算法对数据集进行探索,建模和评估.数据收集是很容易,但是决 策是很难的. H2O使得能用更快更好的预测模型源实现快速和方便地数据的挖掘. H2O愿意将在线评分和建模融合在一个单一平台上. H2O提供了机器学习的培训手册供学习:H2O训练

Credits: aijs.rocks 虽然python或r编程语言有一个相对容易的学习曲线,但是Web开发人员更喜欢在他们舒适的javascript区域内做事情.目前来看,node.js已经开始向每个领域应用javascript,在这一大趋势下我们需要理解并使用JS进行机器学习.由于可用的软件包数量众多,python变得流行起来,但是JS社区也紧随其后.这篇文章会帮助初学者学习如何构建一个简单的分类器. 扩展:2019年11个javascript机器学习库很棒的机器学习库,可以在你的下一个应用

import numpy as np  # 导入科学技术框架import matplotlib.pyplot as plt  # 导入画图工具from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 导入sklearn机器学习库 x = 3 * np.random.rand(100, 1)y = 3 + 4 * x + np.random.rand(100, 1) # 创建线性回归对象lin_reg = LinearRegression()# 训练

引言:深入理解机器学习并全然看懂sklearn文档,须要较深厚的理论基础.可是.要将sklearn应用于实际的项目中,仅仅须要对机器学习理论有一个主要的掌握,就能够直接调用其API来完毕各种机器学习问题. 本文选自<全栈数据之门>.将向你介绍通过三个步骤来解决详细的机器学习问题. sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库.一般简称为sklearn.眼下算是通用机器学习算法库中实现得比較完好的库了. 其完好之处不仅在于实现的算法多.还包含大量详尽的文档和演示