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
最新推荐文章于 2025-06-13 16:48:52 发布
阅读量713 收藏 13
点赞数 11
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 程序员 文章标签： java 面试 学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_84103616/article/details/138683822

最后

码字不易，觉得有帮助的可以帮忙点个赞，让更多有需要的人看到

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

本文已被CODING开源项目：【一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码】收录

需要这份系统化的资料的朋友，可以点击这里获取

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

本文已被CODING开源项目：【一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码】收录

需要这份系统化的资料的朋友，可以点击这里获取

54613a03fab5e56a57acb)收录**

需要这份系统化的资料的朋友，可以点击这里获取

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
09-28 644
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
weixin_53840353的博客
06-17 882
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
10-13 1617
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
最新发布
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）
ALBlack的博客
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 4940
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。
Java高频面试基础问题与知识点整理
热门推荐
张彦峰的博客
11-04 171万+
Java高频面试知识点总结：覆盖高频基础知识考点+高频集合知识点深入分析+高频多线程与并发编程面试题汇总+其他扩展考察等。
Java基础常见面试题学习
qq_63898506的博客
07-23 1218
Java基础常见面试题学习
Java面试必备：核心技术与框架全攻略
算法是解决问题的步骤和方法，在Java编程面试中常常会问到各种算法问题，例如排序算法、搜索算法、图算法、动态规划等，掌握这些算法有助于解决实际问题。 整体而言，该文档为Java学习者和求职者提供了一份全面的...
JAVA面试很全的一个资料，不过仅针对面试哦，日常学习不合适。内容以问答形式。
03-20
Java面试准备资料通常涵盖多个核心领域，包括JVM、Java集合框架、多线程并发、基础语法、Spring框架原理、微服务、网络编程、日志处理、分布式协调服务如Zookeeper、消息中间件如Kafka和RabbitMQ、NoSQL数据库如...
机器学习算法的java实现
09-09
可用于学习机器学习算法时的实验与实现 最好是在了解了机器学习相关基本理论后再看这个。
Java-ML:演示-Java中的机器学习
05-16
Java语言 演示-Java中的机器学习
machine-learning:Java机器学习算法库
05-01
机器学习 机器学习算法的Java库。 这些是我正在练习的自己的实现。 决策树： ID3 贝叶斯网络： Naïve Bayes classifier Tree Augmented Naïve (TAN) Bayes classifier Hill Climbing Structure Search Sparse Candidate Structure Search Bayesian Information Criterion (BIC) Artificial Data Generation 隐藏的马尔可夫模型： Forward Algorithm Backward Algorithm 通用图论算法： Bellman-Ford Algorithm Floyd-Warshall Algorithm Prim's Algorithm Cycle Detection Topological
Java机器学习，第1部分
最佳 Java 编程
06-09 207
您搜索了某种导出机器学习模型的方法，以便可以将它们用于评估数据，并且看到可以PMML格式导出它们。 您实际上是在Java生态系统中工作的，但没有动机既不编写PMML库也不为它编写rest api。 然后，我将向您推荐LightningScorer ，这是我的附带项目。 让我们带您参观部署和评分机器学习模型的过程。 首先获取本地副本 git clone https://github....
Java 机器学习（三）
龙哥盟
08-17 1780
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。
基于 Java 机器学习自学笔记 （第51-53天：kNN）
ALBlack的博客
05-02 2934
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。这部分博客更侧重与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！
基于 Java 机器学习自学笔记 （第71-73天：BP神经网络）
ALBlack的博客
05-26 1708
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！
机器学习 java_机器学习入门 一、理解机器学习+简单感知机(JAVA实现)
weixin_34759094的博客
02-15 519
首先先来讲讲闲话如果让你现在去搞机器学习，你会去吗？不会的话是因为你对这方面不感兴趣，还是因为你觉得这东西太难了，自己肯定学不来？如果你觉的太难了，很好，相信看完这篇文章，你就会有胆量踏入机器学习这一领域。机器学习(Machine-Learning)，一个在才学一年编程的人看来十分高大尚的东西，不知不觉就接触了它。暑假的时候表哥给我布置了任务，在github上有一篇DeepLearningFlap...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值