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

Логистическая регрессиия

Гребневая регрессия (ридж-регрессия)

Лассо-регрессия

Метрический классификатор и метод ближайших соседей

Классификация при помощи MLP

Рекуррентные нейронные сети

Долгая краткосрочная память

Метод опорных векторов

Деревья решений, случайный лес

Бустинг, Ada-boost

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));

Уменьшение размерности

Байесовская классификация

См. также

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