Java最全机器学习介绍篇_机器学习技术介绍，今年Java面试必问的这些技术面

最新推荐文章于 2025-06-13 16:48:52 发布
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#java #面试 #学习

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又是一年求职季，在这里，我为各位准备了一套Java程序员精选高频面试笔试真题，来帮助大家攻下BAT的offer，题目范围从初级的Java基础到高级的分布式架构等等一系列的面试题和答案，用于给大家作为参考

以下是部分内容截图
架构面试专题及架构学习笔记导图.png

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1.人工智能

1.1. 发展必备的三要素：
  • 数据
  • 算法
  • 计算力
    • CPU，GPU，TPU

GPU是计算密集型的程序，大量简单的运算就在这上面运行。

CPU和GPU的区别：
可以访问这个链接，讲的非常详细，简单易懂。

http://www.sohu.com/a/201309334_468740

Google TPU 介绍：

https://buzzorange.com/techorange/2017/09/27/what-intel-google-nvidia-microsoft-do-for-ai-chips/

1.2.分支
  • 计算机视觉(CV)、
    • 物体检测
    • 人脸识别
  • 自然语言处理(NLP)
    • 文本挖掘/分类
    • 机器翻译
    • 语音识别
  • 机器人

2.机器学习流程

2.1. 概念

机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测

2.2. 流程

在这里插入图片描述

机器学习流程总结

  • 1.获取数据
  • 2.数据基本处理
  • 3.特征工程
  • 4.机器学习(模型训练)
  • 5.模型评估
    • 结果达到要求，上线服务
    • 没有达到要求，重新以上步骤

2.3.数据集介绍

  • 数据简介
    • 一行数据称为一个样本
    • 一列数据称为一个特征
    • 有些数据有目标值（标签值）（想要得到的值），有些数据没有目标值
  • 数据类型构成：
    • 数据类型一：特征值+目标值（目标值是连续的和离散的）
    • 数据类型二：只有特征值，没有目标值
  • 数据分割：
    • 机器学习一般的数据集会划分为两个部分：
      • 训练数据：用于训练，构建模型
      • 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效
    • 划分比例：
      • 训练集：70% 80% 75%
      • 测试集：30% 20% 25%

2.4.数据基本处理

对数据的缺失值以及去除异常值的处理

总结

面试建议是，一定要自信，敢于表达，面试的时候我们对知识的掌握有时候很难面面俱到，把自己的思路说出来，而不是直接告诉面试官自己不懂，这也是可以加分的。

以上就是蚂蚁技术四面和HR面试题目，以下最新总结的最全，范围包含最全MySQL、Spring、Redis、JVM等最全面试题和答案，仅用于参考

一份还热乎的蚂蚁金服面经（已拿Offer）面试流程4轮技术面+1轮HR

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美团面试——机器学习/数据挖掘算法工程师
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
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特征工程有哪些方法（数据处理上的） 主要是统计意义上的一些操作 这块不足 需要补充 (1.OneHotEncoding 2.标准化 3.归一化 4.连续特征离散化 5.L1正则 6.GBDT 特征组合 7.特征重要性分析方法 卡方检验 8.FM 实现离散特征embeding)bagging和boosting的联系和区别;随机森林的原理 bagging和boosting的联系和区别 adaboost跟随机森林的区别。基础的机器学习的方法 lr 推导loss函数 推导sgd的参数更新结果 lr和svm的区别。
Java中的机器学习与数据科学
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06-17 881
本文详细介绍了如何在Java中进行机器学习和数据科学，从数据加载与预处理，到模型训练和评估。尽管Python在这个领域更为流行，但Java同样拥有强大的工具和库，可以帮助开发者构建高性能的机器学习应用程序。虽然Python是机器学习的主流语言，但Java也拥有丰富的机器学习和数据科学库，可以用于构建高性能的应用程序。在这个示例中，我们使用Smile库加载CSV格式的鸢尾花数据集，并将类别标签映射到整数。然后，我们将特征和标签分离，创建并训练一个KNN分类器，并计算模型的准确率。最后，打印数据集的基本信息。
Java机器学习软件介绍
jiutianhe的专栏
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编写程序是最好的学习机器学习的方法。你可以从头开始编写算法,但是如果你要取得更多的进展,建议你采用现有的开源库。在这篇文章中你会发现有关Java中机器学习的主要平台和开放源码库包。 环境 本节描述可用于机器学习的java环境或工作台。他们被称为环境，因为他们为执行机器学习任务提供了图形用户界面,但也提供了Java api供使用者开发自己的应用程序。 Weka Waikato
Java机器学习全攻略：从基础原理到实战案例详解
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m0_66884848的博客
06-13 1013
在当今AI驱动的技术浪潮中，机器学习已成为Java开发者必须掌握的核心技能之一。本文将系统性地介绍Java机器学习的原理基础、常用框架，并通过多个实战案例展示如何在实际项目中应用这些技术。无论你是刚接触机器学习的Java开发者，还是希望巩固基础的中级工程师，这篇文章都将为你提供全面而实用的指导。
基于 Java 机器学习自学笔记 （第60天：过去十日的总结）
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05-10 4015
注意：本篇为50天后的Java自学笔记扩充，内容不再是基础数据结构内容而是机器学习中的各种经典算法。这部分博客更侧重于笔记以方便自己的理解，自我知识的输出明显减少，若有错误欢迎指正！
Java 机器学习（一）
龙哥盟
08-17 1480
当提出问题定义时，我们需要问一些问题，这些问题将有助于从数据中理解目标和目标信息。我们可以问一些非常常见的问题，例如:一旦研究了数据，预期的发现是什么？*数据探索后能提取出什么样的信息？*或者，*需要什么样的格式才能回答问题？*提出正确的问题会让你更清楚地了解下一步该怎么做。数据只是数字、文字、观察、事物描述、图像等形式的测量值的集合。在这一章中，我们更新了机器学习基础知识。我们回顾了应用机器学习的工作流程，并阐明了主要任务、方法和算法。我们学习了不同类型的回归以及如何评估它们。
使用Java实现机器学习算法：聚类、分类、预测
小易
07-14 4939
机器学习是一种人工智能技术，旨在通过使用数据和统计分析来让计算机系统自动改进性能。机器学习算法可分为三大类：聚类、分类和预测。聚类算法用于将数据集分成不同的群组；分类算法用于将数据分为不同的类别；预测算法用于预测未来事件或趋势。机器学习算法广泛应用于各种领域，例如金融、医疗、教育、自然语言处理、计算机视觉等。随着数据量的不断增加和数据分析需求的不断提高，机器学习技术在各行各业都得到了广泛的应用。聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集分成不同的群组。
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Java 机器学习（三）
龙哥盟
08-17 1779
图像识别的典型目标是检测和识别数字图像中的对象。图像识别在工厂自动化中应用于监控产品质量；识别潜在危险活动的监视系统，如移动人员或车辆；通过指纹、虹膜或面部特征提供生物识别的安全应用；自动驾驶汽车重建道路和环境条件；诸如此类。数字图像不是以基于属性的描述的结构化方式呈现的；相反，它们被编码为不同通道中的颜色量，例如，黑白和红绿蓝通道。学习目标是识别与特定对象相关联的模式。传统的图像识别方法包括将图像转换成不同的形式，例如，识别物体的角、边缘、同色斑点和基本形状。这样的模式然后被用来训练学习者区分物体。
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