你要是想把Machine Learning模型丢到生产环境里，尤其是要和现有的Java系统打交道，Java反而可能是个更好的选择。要知道，现实中的系统可不是你在实验室里弄个Jupyter Notebook跑跑那么简单的。另外，这两年Java在机器学习领域也有点复苏的迹象。比如有个叫DL4J的深度学习库（Deeplearning4j），这可是个拿得
You wish to create a recommendation engine for visitors to your website. You would like to use machine learning to build and train a model using historical product description data and customer purchase activity on your website. You would then like to use the model to make real-time recommend...
publicclassLinearRegression{privatedoubleslope;// 斜率privatedoubleintercept;// 截距// 使用梯度下降法训练模型publicvoidtrain(double[][]features,double[]targets,doublelearningRate,intiterations){intm=features.length;// 样本数量// 初始化参数slope=0.0;intercept=0.0;for(inti=0;i<iterations;i++){doublesl...
// 计算 theta 数组中每个元素的新 theta for (int j = 0; j < thetaVector.length; j++) { // 总结误差差距 * 特征 double sumErrors = 0; for (int i = 0; i < m; i++) { Double[] featureVector = dataset.get(i); double error = targetFunction.apply(featureVector) - labels.get(...
Apache OpenNLP is a machine-learning toolkit for processing natural language; i.e. text. The official website provides API documentation with information on how to use the library.Stanford CoreNLPStanford CoreNLP is the most popular Java natural-language processing framework. It provides various ...
「Smile」一下，轻松用Java玩转机器学习 金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Smile，如其名，会是一个让你「笑着用」的好工具。 它的全名叫做 Statistical Machine Intelligence and Learning Engine，是一个快速、全面的机器学习系统。 试问有多全？可以说是「方方面面」。 机器学习方面，例如分类...
原文标题:Machine learning for Java developers: Algorithms for machine learning,作者:Gregor Roth和Matthew Tyson 来源:https://www.51cto.com/ 训练数据etf数据集appjava无监督学习训练数据集房地产开发人员模型与训练可视化macrficreateaso测试数据价格预测elo ...
MALLET:Machine Learning for Language Toolkit(MALLET) 是一个Java工具包统计自然语言处理,文档分类、聚类、主题建模和信息提取。 Computer Vision(CV) BoofCV:BoofCV是一个开源库用于计算机视觉和机器人应用程序。它支持功能,如图像处理,特征,几何愿景、校准、识别和图像数据 ...
machine learning 在 Java 上的开发没落了吗？Machine Learning是个典型的多语言合作的分布式场景。ds和ml egnineer会更喜欢互动式interactive的开发工具，而infra engineer会更喜欢对分布式计算和存储支持更好的平台以及可以深度操纵硬件的语言。随着大数据人工智能的潮流，Python运行效率比Java高。在Machine Learning使用上...
尽管此框架具有广泛的吸引力,但将它在本机与 Machine Learning(ML)轻松集成的选项很少。现有解决方案(例如库存 API)通常不满足定制的应用程序要求,且开发定制解决方案很耗时,且不具有成本效益。 开发人员采用多种方式将机器学习功能集成到现有的应用程序中。以推理为例,当前选项从使用库存 API 到将使用远程调用 API ...