适用于Java开发的最佳机器学习库
在这篇文章中，我们将列出一些用于在现有Java应用程序中实现机器学习的最佳库。
Deeplearning4j
这个机器学习库是专为Java设计的，它提供了一个广泛支持深度学习算法的计算机框架。它被认为是Java在机器学习方面最好的贡献者之一，它是一个开源深度学习库，它为各种商业环境带来了深层神经网络和深度学习强化。它通常用作Java的DIY工具，并且能够处理所有无限的虚拟并发任务。
此外，该库对于识别语音，文本和声音中的情感和模式很有用。它还可以用于查找时间序列数据中的异常，如财务数据清楚地表明它可以用于业务场景而不是研究工具。
ELKI
ELKI代表开发KDD的环境——由索引结构支持的应用程序，是另一个用于Java数据挖掘的开源机器学习库。特别为研究人员和学生设计，它提供大量的算法参数，这些参数是高度可配置的。
它主要是由希望创建一些合理数据库的研究使用。旨在开发和评价高级数据挖掘算法及其与数据库索引结构的交互。使用ELKI Java开发人员可以使用任意的数据类型、文件格式、距离等。
JavaML
它是一个拥有大量机器学习和数据挖掘算法的Java库。它被开发用于研究科学家和Java开发人员。该库没有GUI，但它为每种算法提供了清晰的界面。当我们将其与其他聚类算法进行比较时，它非常简单，并且可以轻松实现任何新算法。大多数情况下，算法的实现是清楚地编写和正确记录的，因此它可以用作参考。该库是使用Java开发的。
JSAT
JSAT代表Java统计分析工具，是一个用Java开发的机器学习库，用于解决机器学习问题。它可以在GPL3许可下使用。所有源代码都是自包含的，没有外部依赖性。它拥有库中最大的机器学习算法集合之一。它被认为是最快的Java机器学习库之一，提供高性能和灵活性。该库中的所有机器学习算法都是使用面向对象的框架实现的。
MALLET
MALLET代表Machine Learning for Language Toolkit，它是Java源代码的集成集合，可用于统计NLP，主题建模，聚类分析，文档分类以及各种其他机器学习应用程序到文本。它也可以称为Java机器学习工具包。它由来自UMASS和UPenn的学生开发，并为各种算法提供支持，如决策树，朴素贝叶斯和最大熵。
Mahout
Mahout是一个机器学习框架，集成了机器学习算法，帮助开发人员创建自己的算法实现。Mahout是一个代数框架，旨在让数据科学家、数学家和分析专家执行他们自己的算法。这个机器学习库是可伸缩的，并且提供了丰富的组件集，允许您为各种算法开发定制的推荐系统。它提供了高性能、灵活性和可扩展性，该机器学习库旨在为业务做好准备。
Weka
Weka是另一种流行的Java机器学习库，可用于数据挖掘和分析任务，可以将算法直接应用于数据集，也可以使用Java源代码自行创建新算法。该库包含许多工具，如回归，聚类，分类和可视化。该库可免费使用，便携且易于使用，支持功能选择，异常检测，时间序列预测等。Weka代表Waikato环境进行知识分析，它可以定义为一组算法和工具，用于预测建模和数据分析以及图形用户界面。
结论
在过去的几年里，机器学习有了新的发展趋势。事实上，上面提到的大多数库都是开源的，这意味着开发人员可以很容易地获取，开发人员所要做的就是考虑如何使用这些库。Java中的机器学习将彻底改变应用程序的工作方式。