Примеры кода на Java — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 26: Строка 26:
  
 
===Классификация при помощи MLP===
 
===Классификация при помощи MLP===
−
{{main|Нейронные сети, перцептрон}}
+
{{main|Нейронные сети, перцептрон#Пример на языке Java}}
−
Пример классификации с применением <code>weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron</code><ref>[http://weka.sourceforge.net/doc.dev/weka/classifiers/functions/MultilayerPerceptron.html/ Weka, MLP]</ref>
 
−
 
 
−
  <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;
 
−
 
 
−
  <font color="green">// read train & test datasets and build MLP classifier</font>
 
−
  '''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);
 
−
  <font color="green">// Test the model</font>
 
−
  '''var''' eTest = new Evaluation(train);
 
−
  eTest.evaluateModel(mlp, test);
 
−
  <font color="green">// Print the result à la Weka explorer:</font>
 
−
  '''var''' strSummary = eTest.toSummaryString();
 
−
  System.out.println(strSummary);
 
−
 
 
 
===Рекуррентные нейронные сети===
 
===Рекуррентные нейронные сети===
 
{{Main|Рекуррентные нейронные сети}}
 
{{Main|Рекуррентные нейронные сети}}

Версия 03:12, 9 апреля 2019

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

Популярные библиотеки

  • Weka[1] — 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[2] — 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[3] — 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

Основная статья: Вариации регрессии

Линейная регрессия

Основная статья: Линейная регрессия#Пример на языке Java

Логистическая регрессиия

Основная статья: Логистическая регрессия#Пример на языке Java

Гребневая регрессия (ридж-регрессия)

Основная статья: Вариации регрессии#Пример на языке Java

Лассо-регрессия

Основная статья: Вариации регрессии#Пример на языке Java_2

Метрический классификатор и метод ближайших соседей

Основная статья: Метрический классификатор и метод ближайших соседей#Пример на языке Java

Классификация при помощи MLP

Основная статья: Нейронные сети, перцептрон#Пример на языке Java

Рекуррентные нейронные сети

Основная статья: Рекуррентные нейронные сети

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

Долгая краткосрочная память

Основная статья: Долгая краткосрочная память

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

Метод опорных векторов

Основная статья: Метод опорных векторов (SVM)#Пример на языке Java

Деревья решений, случайный лес

Основная статья: Дерево решений и случайный лес#Пример на языке Java

Бустинг, Ada-boost

Основная статья: Бустинг, AdaBoost#Пример на языке Java

EM-алгоритм

Основная статья: EM-алгоритм

Пример кластеризации с применением weka.clusterers.EM[4] 

 <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));

Уменьшение размерности

Основная статья: Уменьшение размерности#Пример на языке Java

Байесовская классификация

Основная статья: Байесовская классификация#Пример на языке Java

См. также

Примечания

  1. ↑ Weka
  2. ↑ Smile, Statistical Machine Intelligence and Learning Engine
  3. ↑ deeplearning4j, deep learning & linear algebra for Java/Scala with GPUs + Spark
  4. ↑ Weka, EM
Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Примеры_кода_на_Java&oldid=70935»