java 框架在机器学习和 ai 工程中带来了必须的工具构造，包含：预设的算法，简化模型挑选。数据预处理，轻松清除、转换和特征工程。评定和改进，适用模型评估、超参数优化与模型选择。扩展性和并行化，解决大型数据。
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机器学习和人工智能项目中 Java 框架的功效
介绍
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Java 架构在机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 工程中发挥着至关重要的作用，他们带来了必须的工具构造，使开发者能够快速构建和部署强悍的 ML 模型。 内容来自samhan666
流行的 Java 架构
Weka： 给予广泛 ML 算法和数据处理工具，适宜新手和专家。 H2O.ai： 开源机器学习平台，适用分布式计算、自动化模型优化与操作界面。 Deeplearning4j： 致力于深度学习的架构，适用高级神经网络与机器视觉。 Smile： 统计机器学习库，提供归类、重归和聚类算法。 LibSVM： svm算法 (SVM) 算法的轻量库，适用大数据集。实战案例
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应用 Weka 构建一个鸢尾花分类模型： 内容来自samhan
// 导进必需的包
import weka.core.Instances; zvvq
import weka.classifiers.Classifier;
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import weka.classifiers.Evaluation; 本文来自zvvq
import weka.classifiers.trees.J48; zvvq好，好zvvq
// 载入鸢尾花数据 zvvq.cn
Instances data = new Instances(new BufferedReader(
new FileReader("iris.arff"))); zvvq.cn
// 练习 J48 决策树分类器
Classifier classifier = new J48(); 内容来自zvvq，别采集哟
classifier.buildClassifier(data);
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// 应用训练数据对模型进行评价 zvvq.cn
Evaluation eval = new Evaluation(data); zvvq好，好zvvq
eval.evaluateModel(classifier, data);
// 打印评价结果 本文来自zvvq
System.out.println("准确度：" + eval.pctCorrect()); 内容来自samhan666
优点 zvvq好，好zvvq
Java 架构在 ML 和 AI 工程中提供以下优点： zvvq
预设的算法： 提供一系列 ML 算法，优化了模型选择。 数据预处理： 容许轻松清除、转换和特征工程。 评定和改进： 适用模型评估、超参数优化与模型选择。 扩展性和并行化： 允许使用分布式计算解决大型数据。以上就是机器学习和人工智能项目中Java框架的功效的详细内容，大量请关注其他类似文章！