Примеры кода на Java — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 13: Строка 13:
 
{{main|Вариации регрессии}}
 
{{main|Вариации регрессии}}
 
====Линейная регрессия====
 
====Линейная регрессия====
{{main|Линейная регрессия}}
+
{{main|Линейная регрессия#Пример на языке Java}}
Пример линейной регресии с применением <code>weka.classifiers.functions.LinearRegression</code><ref>[http://weka.sourceforge.net/doc.dev/weka/classifiers/functions/LinearRegression.html/ Weka, Linear Regression]</ref>
 
  
  <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;
 
 
  <font color="green">//Load Data set</font>
 
  '''var''' data = new Instances(new BufferedReader(new FileReader("dataset/house.arff")));
 
  data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
 
  <font color="green">//Build model</font>
 
  '''var''' model = new LinearRegression();
 
  '''try''' { model.buildClassifier(data); }
 
  '''catch''' (Exception e) { e.printStackTrace(); }
 
  <font color="green">//output model</font>
 
  System.out.printf("model parameters: %s%n", model);
 
  <font color="green">// Now Predicting the cost</font>
 
  '''var''' myHouse = data.lastInstance();
 
  '''var''' price  = model.classifyInstance(myHouse);
 
  System.out.printf("predicted price = %s%n", price)
 
 
====Логистическая регрессиия====
 
====Логистическая регрессиия====
{{main|Логистическая регрессия}}
+
{{main|Логистическая регрессия#Пример на языке Java}}
Пример линейной регрессии с применением <code>smile.classification.LogisticRegression</code><ref>[https://haifengl.github.io/smile/api/java/smile/classification/LogisticRegression/ Smile, Logistic Regression]</ref>
 
 
 
  <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);
 
 
====Гребневая регрессия (ридж-регрессия)====
 
====Гребневая регрессия (ридж-регрессия)====
 
{{Main|Вариации регрессии#Пример на языке Java}}
 
{{Main|Вариации регрессии#Пример на языке Java}}

Версия 03:06, 9 апреля 2019

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

Логистическая регрессиия

Гребневая регрессия (ридж-регрессия)

Лассо-регрессия

Метрический классификатор и метод ближайших соседей

Классификация при помощи MLP

Пример классификации с применением weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron[4]

 <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.

Метод опорных векторов

Деревья решений, случайный лес

Бустинг, Ada-boost

EM-алгоритм

Основная статья: EM-алгоритм

Пример кластеризации с применением weka.clusterers.EM[5]

 <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

Примечания