【机器学习】十大 Java 机器学习工具和库

本文不仅面向 Java web开发人员。而且企业主也需要知道程序员能否高效开发 ML 应用程序，其中包括熟悉 Java 中的机器学习包。此外，如果您希望在技术讨论中拥有发言权，则了解该文章内容是有必要的。

对于Java机器学习的关注反映了Java语言的普及。由于其极端的稳定，领先的组织和企业已经采用Java几十年。它广泛应用于Android的移动应用开发，为全球数十亿用户提供服务。

为了实现机器学习算法，Java 开发人员可以使用各种工具和库。仅在 MLOSS.org 上就列出了至少 90 个基于 Java 的 ML 项目。本文列出了10个最常用的库和平台：简要地描述了它们可以解决的问题类型以及它们支持的算法。

按照字母顺序排序：

1. Apache Spark’s MLib

Apache Spark 是一个构建在 Hadoop 之上的大规模数据处理平台。 Spark 的模块 MLlib 是一个可扩展的机器学习库。 MLib 用 Scala 编写，可用于 Java、Python、R 和 Scala。 MLlib 可以轻松插入 Hadoop 工作流并使用基于 Hadoop 的数据源和本地文件。 支持的算法包括分类、回归、协同过滤</