Примеры кода на Java

Java: https://www.oracle.com/java/

Популярные библиотеки

• Weka — популярная библиотека, написанная на языке Java и содержащая в себе множество алгоритмов машинного обучения для задач анализа данных. Предоставляет инструменты для решения задач классификации, кластеризации данных, регрессионного анализа и др.
• Smile — Java фреймворк для машинного обучения, анализа естественного языка, линейной алгебры и визуализации данных. Smile покрывает все основные аспекты машинного обучения и предоставляет высокопроизводительные алгоритмы и структуры данных.
• deeplearning4j — Java библиотека для глубокого обучения, создания рекуррентых (в том числе распределенных) нейронных сетей.

Примеры кода

Для работы с приведенными ниже примерами необходим JDK версии не ниже 10 и система сборки Maven.
Каждый пример структурирован следующим образом:

1. Maven зависимость на необходимые библиотеки
2. Список необходимых import директив
3. Код примера с комментариями

Вариации регрессии

Линейная регрессия

Пример линейной регресии с применением weka.classifiers.functions.LinearRegression

 <dependency>
   <groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
   <artifactId>weka-stable</artifactId>
   <version>3.8.0</version>
 </dependency>

 import weka.classifiers.functions.LinearRegression;
 import weka.core.Instance;
 import weka.core.Instances;

 //Load Data set
 var data = new Instances(new BufferedReader(new FileReader("dataset/house.arff")));
 data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
 //Build model
 var model = new LinearRegression();
 try { model.buildClassifier(data); }
 catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }
 //output model
 System.out.printf("model parameters: %s%n", model);
 // Now Predicting the cost
 var myHouse = data.lastInstance();
 var price  = model.classifyInstance(myHouse);
 System.out.printf("predicted price = %s%n", price)

Логистическая регрессиия

Пример линейной регрессии с применением smile.classification.LogisticRegression

 <dependency>
   <groupId>com.github.haifengl</groupId>
   <artifactId>smile-core</artifactId>
   <version>1.5.2</version>
 </dependency>

 import smile.data.AttributeDataset;
 import smile.data.NominalAttribute;
 import smile.classification.LogisticRegression;
 import smile.data.parser.ArffParser;

 var arffParser = new ArffParser();
 arffParser.setResponseIndex(4);
 var iris   = arffParser.parse(smile.data.parser.IOUtils.getTestDataFile("weka/iris.arff"));
 var logClf = new LogisticRegression(iris.x(), iris.labels());
 logClf.predict(testX);

Классификация при помощи MLP

Пример классификации с применением weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron

 <dependency>
   <groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
   <artifactId>weka-stable</artifactId>
   <version>3.8.0</version>
 </dependency>

 import weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron;
 import weka.core.converters.CSVLoader;
 import java.io.File;

 // read train & test datasets and build MLP classifier
 var trainds = new DataSource("etc/train.csv");
 var train   = trainds.getDataSet();
 train.setClassIndex(train.numAttributes() - 1);
 var testds = new DataSource("etc/test.csv");
 var test   = testds.getDataSet();
 test.setClassIndex(test.numAttributes() - 1);
 var mlp = new MultilayerPerceptron();
 mlp.buildClassifier(train);
 // Test the model
 var eTest = new Evaluation(train);
 eTest.evaluateModel(mlp, test);
 // Print the result à la Weka explorer:
 var strSummary = eTest.toSummaryString();
 System.out.println(strSummary);

Рекуррентные нейронные сети

Пример простой рекуррентной нейронной сети, способной генерировать заданную строку по первому символу, с применением библиотеки deeplearning4j.

Долгая краткосрочная память

Пример реализации рекуррентной нейронной сети, использующей механизм LSTM и натренированной на текстах Шекспира, с применением библиотеки deeplearning4j.

EM-алгоритм

Пример кластеризации с применением weka.clusterers.EM

 <dependency>
   <groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
   <artifactId>weka-stable</artifactId>
   <version>3.8.0</version>
 </dependency>

 import weka.clusterers.ClusterEvaluation;
 import weka.clusterers.EM;
 import weka.core.Instances;
 import java.io.BufferedReader;
 import java.io.FileReader;
 import java.util.Random;

 //load data
 var data = new Instances(new BufferedReader(new FileReader("data/bank-data.arff")));
 // new instance of clusterer
 var model = new EM();
 // build the clusterer
 model.buildClusterer(data);
 System.out.println(model);
 var logLikelihood = ClusterEvaluation.crossValidateModel(model, data, 10, new Random(1));

См. также

• Примеры кода на Scala
• Примеры кода на R^{[на 08.04.19 не создан]}
• Обзор библиотек для машинного обучения на Python