面向机器学习的Java库与平台简介、适用场景、官方网站、社区网址

最近听到有的人说要做机器学习就一定要学Python，我想他们掌握的知识还不够系统全面。本文介绍几种常用Java实现的机器学习库。Java机器学习库分类整理Apache Spark MLlib，Java Machine Learning (Java-ML)机器学习通常是通过集成各种库来实现的，而不是直接使用单一框架或工具在开始训练模型之前，需要先对数据进行预处理。这通常包括数据清洗、特征选择和标准化

飞火流星02027

749人浏览 · 2025-02-18 23:57:38

飞火流星02027 · 2025-02-18 23:57:38 发布

Java机器学习的库与平台

最近听到有的人说要做机器学习就一定要学Python，我想他们掌握的知识还不够系统、不够全面。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	Github
Deeplearning4j (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	Deeplearning4j	Deeplearning4j GitHub
Weka	Weka 怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一个非常流行的机器学习软件，提供了数据预处理、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好的GUI界面。	快速原型开发	Weka	Weka GitHub
Smile	Smile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	Smile	Smile GitHub
Stanford CoreNLP	Stanford CoreNLP是一个自然语言处理库，虽然主要用于自然语言处理，但它也提供了机器学习的功能，如命名实体识别、情感分析等	parsing of many human languages..	Stanford CoreNLP官网	Sstanfordnlp GitHub
DJL(Deep Java Library)	DJL是Amazon开发的一个开源深度学习库，旨在提供一套简单易用的API来构建和训练深度学习模型。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	DJL	DJL GitHub
Elixir	Elixir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型的训练和预测	分布式机器学习	Elixir	Elixir GitHub
H2O	H2O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应用程序中集成机器学习模型变得简单	集成到大数据平台	H2O	H2O GitHub
Apache Spark MLlib	Apache 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征处理和模型评估工具	大规模数据集处理，迭代算法，特征工程等，应用广泛	Apache Spark MLlib	Apache Spark MLlib
Java-ML	Java 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生态系统中，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	简单易用，适合快速原型开发和实验	JML	JML
Elektronn	Elektronn是一个用于电子结构计算的库，虽然主要用于电子结构计算，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	Elektronn	Elektronn

机器学习入门应知

数据处理
在开始训练模型之前，需要先对数据进行预处理。这通常包括数据清洗、特征选择和标准化等步骤。可以使用以下库或工具：
-）Apache Commons Math: 提供数学运算功能。
-）Apache Commons CSV: 用于处理CSV文件。
-）Apache Commons IO: 用于文件和IO操作

如何开始？

选择合适的库：根据你的具体需求（如深度学习、传统机器学习、大规模数据处理等）选择合适的库。
安装和配置：根据所选库的文档进行安装和配置。例如，对于Deeplearning4j，你可能需要配置CUDA（如果你打算使用GPU加速）。
编写代码：利用所选库的API编写你的机器学习应用代码。
测试和优化：对你的模型进行测试，并根据需要进行优化。
部署：将你的应用部署到生产环境或云平台上。

通过这些步骤，你可以在Java环境中有效地应用机器学习技术。

下面有作者的两篇入门文章，一起来看看吧～

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

附件二：java机器学习计算指标动态阈值

java机器学习计算指标动态阈值-CSDN博客

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