守护者170-优快云博客

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“蚁群算法：解决TSP问题或资源分配问题”

摘要：本文介绍了使用Java实现蚁群算法(ACO)解决旅行商问题(TSP)的方法。通过定义City、Ant、Graph和AntColony四个核心类，模拟蚂蚁觅食行为进行路径优化。算法包含信息素更新、概率选择路径等关键步骤。示例代码展示了5个城市的基本实现，但未包含信息素蒸发等高级特性。该算法适用于组合优化问题，实际应用中需根据具体场景调整参数。文章内容为学习过程中的经验总结，欢迎指正。

2025-07-29 10:15:00 208 6

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“模拟退火算法：用于求解背包问题或调度优化问题”

摘要：本文介绍了使用Java实现模拟退火算法求解背包问题的方法。算法通过模拟固体退火过程，允许以概率接受较差解以避免局部最优。文章详细展示了Item、Knapsack和SimulatedAnnealing三个核心类的实现，包括物品属性定义、背包容量限制和模拟退火的核心逻辑。示例代码演示了如何初始化物品列表、设置背包容量，并运行算法求解最大价值。该实现可根据具体问题进行调整优化，为Java学习者提供了一个实用的优化算法参考案例。

2025-07-29 10:00:00 130 1

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“深度优先搜索（DFS）：实现八数码问题的解法（最短路径搜索）”

本文介绍了使用Java实现八数码问题的深度优先搜索(DFS)解法。通过定义State类表示游戏状态，包含棋盘布局、移动次数等信息，并实现状态生成和有效性检查方法。EightPuzzleSolver类采用递归DFS遍历可能状态，使用哈希集合避免重复访问。当找到目标状态时，回溯生成解决路径。示例代码演示了从初始状态[1,2,3,4,5,6,7,8,0]到目标状态的求解过程。该方法虽能求得解，但DFS可能非最优路径，且未考虑启发式搜索优化。

2025-07-26 10:15:00 170 2

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“规则引擎：实现基于规则的医疗诊断系统（例如根据症状推断疾病）”

本文介绍了一个基于Java规则引擎的简易医疗诊断系统实现方案。系统通过定义症状(Symptom)和疾病(Disease)枚举类型，构建规则(Rule)类来关联症状组合与对应疾病。MedicalDiagnosisSystem类维护规则集，通过diagnose方法匹配患者症状与规则，输出诊断结果。示例代码演示了系统初始化规则、输入患者症状（发烧、咳嗽、恶心）并诊断为流感的完整流程。该系统采用硬编码规则，适合学习基本规则引擎原理，实际应用中需扩展规则加载、复杂逻辑处理等功能。作者指出这是学习过程中的实践总结，欢迎

2025-07-26 10:00:00 279

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“知识图谱：构建简单本体库（Ontology），并通过SPARQL查询推理关系”

本文介绍了使用Java和Jena库构建简单本体库(ontology)并进行SPARQL查询的方法。首先通过Maven引入Jena依赖，然后创建TDB2存储来持久化RDF数据。示例代码演示了如何定义Person类和hasName、hasAge属性，创建实例Alice和Bob，并设置其属性值。最后展示了SPARQL查询语句的编写和执行，实现了检索年龄大于24岁的人员信息的功能。文章提供了完整的Java代码示例，包括数据存储、本体构建和查询推理的实现过程。

2025-07-23 10:15:00 416 2

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“模糊逻辑：设计一个温度控制系统（例如空调的模糊控制逻辑）”

本文介绍了一个基于模糊逻辑的Java温度控制系统设计。系统通过定义温度、误差和控制三个模糊变量，构建隶属度函数和模糊规则进行推理。代码示例展示了如何根据温差误差值推断控制输出，如制冷强度。作者指出该示例为简化版本，实际应用中需要更复杂的隶属度函数、规则设计和去模糊化处理。文章最后声明内容为学习总结，可能存在不足并欢迎指正。这个模糊控制系统框架可用于空调等温度调节场景，通过模糊逻辑处理温度变化的不确定性。

2025-07-23 10:00:00 102

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“贝叶斯网络：实现一个简单的贝叶斯网络用于因果推理”

本文介绍了使用Java实现简单贝叶斯网络进行因果推理的方法。主要包含三个核心组件：节点类(Node)表示随机变量，条件概率表(CP表)存储概率关系，以及贝叶斯网络类(BayesianNetwork)实现基本推理算法。示例代码构建了一个包含A、B、C三个节点的网络，其中A依赖B，B依赖C。通过query方法可基于观察证据（如"A:B=1"）进行概率推理，计算各节点的联合概率分布。该实现采用HashMap存储CP表，并使用简化的联合概率计算方法，为初学者提供了贝叶斯网络的基本框架。

2025-07-20 10:15:00 143 2

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“决策树剪枝：对预先生成的决策树进行后剪枝优化”

摘要：本文介绍了使用Java实现决策树后剪枝优化的方法。决策树剪枝分为预剪枝和后剪枝两种，后剪枝在完全构建决策树后进行优化。文中提供了基于ID3算法的Java实现示例，包括决策树构建、信息增益计算和后剪枝处理。剪枝过程通过递归检查节点子节点的标签一致性来决定是否剪枝。该代码示例展示了从原始决策树构建到剪枝优化的完整流程，并指出实际应用中可根据需求调整剪枝策略。

2025-07-20 10:00:00 184 2

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“Q-Learning：实现Q-learning算法让AI玩迷宫逃脱游戏”

本文介绍了使用Java实现Q-learning算法让AI玩迷宫逃脱游戏的示例。程序构建了一个4x4迷宫，包含起点'S'、终点'E'、障碍物'#'和路径'.'。通过初始化Q表、设置学习参数（学习率0.1、折扣因子0.95、1000次训练回合）后，采用ϵ-greedy策略（ϵ=0.1）进行训练，在每次移动后更新Q表值。算法最终输出训练后的最优路径策略。该实现展示了Q-learning的基本原理，作者指出实际应用中还需考虑动态迷宫、复杂奖励机制等更多因素，并欢迎批评指正。

2025-07-17 10:15:00 212 4

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“多臂老虎机：对比ε-Greedy、UCB等策略在老虎机问题中的表现”

在每次选择时，以概率ε进行探索（尝试未探索过的臂），以概率1-ε进行利用（选择历史表现最好的臂）。UCB 策略（Upper Confidence Bound）是一种自适应策略，它尝试平衡探索和利用，通过考虑臂的平均奖励和未探索的次数来选择臂。- 探索-利用： UCB 策略在探索阶段尝试所有臂，但在利用阶段会根据臂的平均奖励和未探索的次数来选择。- 探索阶段：ε-Greedy 策略在开始时会尝试所有臂，以收集关于每个臂的奖励分布信息。- 利用阶段：一旦收集到足够的信息，策略会根据历史奖励选择表现最好的臂。

2025-07-17 10:00:00 885 2

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“Deep Q-Network（DQN）：使用Deeplearning4j实现DQN玩CartPole游戏”

本文介绍了使用Deeplearning4j（DL4J）实现深度Q网络（DQN）来玩CartPole游戏的方法。主要步骤包括：1）设置CartPole游戏环境；2）构建包含输入层（4个状态特征）、隐藏层（24和48个神经元）和输出层（2个动作）的神经网络；3）采用经验回放和目标网络技术进行训练；4）测试模型性能。代码示例展示了网络配置、训练循环和测试过程，其中使用了Adam优化器和MSE损失函数。注意事项指出需要添加DL4J和Java-AI库依赖，并提示目标网络定期更新的重要性。该实现通过强化学习算法使智能体

2025-07-14 10:15:00 158 2

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“策略梯度（Policy Gradient）：训练AI玩简单的贪吃蛇游戏”

本文介绍了使用Java实现策略梯度算法训练AI玩贪吃蛇游戏的方法。主要步骤包括：1)创建贪吃蛇游戏环境，使用二维数组表示游戏板；2)实现策略梯度算法，包括参数初始化、动作选择和参数更新；3)设置训练循环，将游戏与策略梯度算法结合；4)定义游戏状态表示、动作(上下左右)和奖励系统(吃到食物加分，碰撞惩罚)。文章提供了核心代码框架，但指出实际实现会更复杂，需要根据具体需求完善。该方案可作为Java强化学习入门的实践案例，作者表示内容可能存在不当之处，欢迎指正。

2025-07-14 10:00:00 598 2

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“蒙特卡洛树搜索（MCTS）：结合MCTS实现井字棋（Tic-Tac-Toe）AI”

本文介绍了使用Java实现基于蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法的井字棋AI。代码示例包含游戏状态管理、合法移动判断、胜负判定以及MCTS核心逻辑。实现采用3×3棋盘，支持X和O玩家，通过模拟1000次随机对局来选择最佳移动。文章还提供了棋盘状态检查、有效移动获取、胜负判断等基础功能，但代码仅为示例不具备完整运行功能。作者声明该文为学习笔记，可能存在不当之处欢迎指正。

2025-07-11 10:15:00 377 4

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“数据归一化：实现最大最小值归一化（Min-Max Scaling）和Z-Score标准化”

本文介绍了在Java中实现两种常见的数据归一化方法：最大最小值归一化（Min-Max Scaling）和Z-Score标准化。代码示例展示了如何计算数据集的最小值、最大值、平均值和标准差，并基于这些统计量进行归一化处理。其中，Min-Max归一化公式为(value-min)/(max-min)，将数据映射到[0,1]区间；Z-Score标准化公式为(value-mean)/stdDev，使数据符合标准正态分布。文章还提供了矩阵打印方法便于查看结果，并指出实际应用中可能需要从其他数据源读取数据。该实现可作为数

2025-07-11 10:00:00 115

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“主成分分析（PCA）：对高维数据集进行降维（如Iris数据集三维转二维）”

摘要：本文介绍了如何在Java中使用Apache Commons Math库实现主成分分析(PCA)进行数据降维。以Iris数据集为例，演示了从三维降至二维的具体步骤：加载数据、计算协方差矩阵、特征值分解、按特征值排序特征向量，最后选择前两个主成分进行降维。文章提供了完整的代码示例，包括数据预处理、PCA计算和结果输出部分，并建议实际应用时替换为真实数据加载方式。该方法适用于处理高维数据集的降维需求。

2025-07-08 10:15:00 315 4

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“缺失值处理：实现均值填补、随机森林填补缺失数据的方法”

本文介绍了在Java中使用Weka库实现缺失值处理的两种方法：均值填补和随机森林填补。首先需要添加Weka依赖，然后通过代码示例展示了如何使用ReplaceMissingValues过滤器进行均值填补，以及使用RandomForestMissingValues过滤器进行随机森林填补。其中随机森林填补需要设置目标变量索引，通常取数据集最后一列。使用前需将示例中的数据集路径替换为实际ARFF文件路径。两种方法都能有效处理缺失数据，但随机森林填补更适合需要考虑特征间复杂关系的情况。

2025-07-08 10:00:00 634

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“特征选择：用卡方检验或信息增益筛选文本分类的特征”

本文介绍了在Java中使用卡方检验进行文本分类特征选择的方法。通过构建样本数据集，计算每个特征的卡方值，并根据值的大小筛选重要特征。文章提供了完整的Java代码示例，包括数据读取、卡方值计算和特征排序等步骤。同时提到信息增益方法也可采用类似逻辑实现。作者指出该示例未涵盖实际应用中的文本向量化等问题，建议结合专业机器学习库使用。代码仅供学习参考，可能存在不足，需进一步优化处理。

2025-07-05 10:15:00 331

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“数据增强:对图像数据集进行旋转、翻转等操作生成新样本”

本文介绍了使用Java进行图像数据增强的方法，主要涉及图像的旋转和翻转操作。文章推荐使用Java Advanced Imaging(JAI)库，并提供了Maven依赖配置。通过示例代码演示了如何读取图像、执行90度旋转和水平翻转操作，并保存处理后的图像。核心方法包括使用AffineTransformOp实现旋转和翻转变换。作者指出可根据需求调整旋转角度和翻转方向，并建议修改方法以实现更复杂的功能。文章末尾声明内容为学习总结，欢迎指正错误。

2025-07-05 10:00:00 152

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“推荐系统:基于协同过滤（用户-物品矩阵）实现电影推荐”

在这个方法中，我们为那些用户评分少于3个的电影寻找最相似的用户，并使用相似用户的评分来预测用户的评分，如果预测评分高于某个阈值（这里我们使用3），则推荐该电影。以下是一个简单的Java示例，使用用户-物品矩阵实现基于用户相似度的电影推荐。需要注意，这个示例非常简化，真实世界的推荐系统需要处理大量的数据和更复杂的相似度计算方法，例如余弦相似度、皮尔逊相关系数等，并且会涉及到评分矩阵的稀疏性和冷启动问题。在这个示例中，我们将使用一个简化的用户-物品评分矩阵，然后根据用户之间的相似度来推荐电影。

2025-07-02 10:15:00 157 2

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“人脸识别:使用OpenCV+Java实现人脸检测与识别”

在上面的代码中，我们首先加载了OpenCV库，然后加载了一个Haar级联分类器用于人脸检测。要在Java中使用OpenCV进行人脸检测与识别，你需要先确保你的开发环境中已经安装了OpenCV库。请确保将'haarcascade_frontalface_default.xml'文件放在的项目目录中，这是OpenCV提供的一个用于人脸检测的Haar级联分类器文件。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。

2025-07-02 10:00:00 580 4

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“手写数字识别:基于KNN或神经网络实现MNIST数据集的分类”

但是，可以使用现有的机器学习库，如Deeplearning4j或TensorFlow for Java，这些库提供了构建和训练神经网络的工具。需要注意，以上代码仅作为示例，实际应用中需要处理MNIST数据集的加载、图像的预处理、权重的初始化、前向传播和反向传播等步骤。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。6. 训练和测试：使用训练数据来训练网络，并使用测试数据来评估性能。K-最近邻（KNN）算法。

2025-06-29 10:15:00 308 4

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“聊天机器人:结合规则和简单NLP实现问答系统（如客服机器人）”

需要注意，这个例子中的NLP处理非常简单，仅通过将用户输入的文本转换为小写并分割成单词来匹配规则。在实际应用中，可能需要使用更复杂的NLP库（如Apache OpenNLP、Stanford NLP或spaCy）来处理自然语言，包括词性标注、命名实体识别、句法分析等。在这个例子中，我们定义了一个简单的聊天机器人，它使用一个规则映射来匹配用户的输入。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。

2025-06-29 10:00:00 171

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“游戏AI:编写基于行为树的NPC逻辑（如RPG游戏敌人AI）”

在Java中实现基于行为树的游戏NPC逻辑，我们首先需要定义行为树的基本结构，包括节点和行为。以下是一个简化的行为树实现，我们将创建几个基本的行为节点，并构建一个简单的NPC AI。在实际的游戏中，可以根据需要添加更多的行为节点和组合节点，以及更复杂的逻辑来创建更加智能和有趣的AI。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。java语言编辑，游戏AI:编写基于行为树的NPC逻辑（如RPG游戏敌人AI）。

2025-06-26 10:15:00 159

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“Weka集成:使用Weka的Java API调用分类算法（如SVM、随机森林）”

要使用Weka的Java API调用分类算法，如SVM或随机森林，你首先需要将Weka库添加到你的Java项目中。以下是一个简单的Java程序示例，它演示了如何使用Weka的SVM和随机森林分类器进行数据分类。'来设置目标属性的索引。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。3. 'SMO'是Weka中用于支持向量机（SVM）的分类器，而'RandomForest'是用于随机森林分类器的类。

2025-06-26 10:00:00 645

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“TensorFlow/Deeplearning4j：利用DL4J构建卷积神经网络进行图像分类”

需要注意，上述代码使用了Deeplearning4j的较旧版本（1.0.0-M5.1）。最新版本的Deeplearning4j可能会有一些API的变化，所以需要根据使用的Deeplearning4j版本进行相应的调整。在这个例子中，我们将使用MNIST数据集，这是一个常用的手写数字数据集。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。首先，需要确保你的项目中包含了Deeplearning4j的依赖。

2025-06-23 10:15:00 391 4

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“Apache OpenNLP：调用OpenNLP实现句子分割、词性标注”

4. 'sentenceDetector.sentDetect(text)'方法用于分割句子，'tokenizer.tokenize(text)'方法用于分词，'posTagger.tag(tokens)'方法用于词性标注。1. 需要将'en-sent.bin'、'en-token.bin'和'en-pos-maxent.bin'模型文件放在项目目录中，或者指定它们的正确路径。2. 'FileInputStream'用于加载模型文件，这需要将模型文件放在可访问的位置。

2025-06-23 10:00:00 427

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“分布式计算：使用Spark MLlib实现大规模数据集的机器学习训练（Java API）”

在单机模式下，可以通过设置 'local' 作为 'JavaSparkContext' 的第一个参数来模拟一个简单的集群。Apache Spark MLlib 是 Spark 的机器学习库，它提供了丰富的算法来处理大规模数据集。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。3. 修改参数以适应你的数据集和需求，例如 'numTrees'（树的数量）、'maxDepth'（树的最大深度）等。

2025-06-20 07:45:00 221 2

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“JExcel API：对Excel表格数据进行预处理和特征提取”

在这个例子中，我们首先读取一个Excel文件，然后逐行处理数据。对于每一行，我们检查每个单元格的类型，并根据需要将它们转换为相应的数据类型。以下是一个简单的示例，展示如何使用JExcel API对Excel表格数据进行预处理和特征提取。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。需要注意，根据的具体需求，可能需要对数据进行进一步的预处理，比如标准化、归一化、缺失值处理等。

2025-06-20 07:30:00 119

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“一个简单的神经网络：使用Java编写一个前馈神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层”

在这个例子中，我们创建了一个具有两个输入神经元、四个隐藏层神经元和一个输出神经元的神经网络。请注意，这个简单的实现没有包括很多神经网络的最佳实践，比如批量处理、早停、权重初始化、正则化等。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。java语言编辑，实现一个简单的神经网络：使用Java编写一个前馈神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。3. 神经网络类：包含输入层、隐藏层和输出层，负责前向传播和反向传播。

2025-06-17 10:15:00 205 2

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“反向传播算法：用于训练神经网络”

(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。需要注意，这个示例仅用于教学目的，它不包括许多实际应用中需要的功能，比如批量处理、正则化、更复杂的网络架构、多种优化器等。- 'train' 方法是训练过程的入口点，它将输入和目标数据传递给网络，并调用前向和反向传播。- 'backPropagate' 方法执行反向传播，计算权重和偏置的梯度，并更新它们。- 'feedForward' 方法执行前向传播，计算输出。

2025-06-17 10:00:00 369

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“激活函数：如ReLU、Sigmoid和Tanh，并比较它们的效果”

在这个例子中，我们定义了三个静态方法：'relu'、'sigmoid'和'tanh'，它们分别实现了ReLU、Sigmoid和Tanh激活函数。当输入为负时，输出等于0。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。- 缺点：梯度消失问题，特别是在输入值很大或很小时，Sigmoid函数的梯度接近0或1，这可能导致梯度消失。java语言编辑，实现激活函数：如ReLU、Sigmoid和Tanh，并比较它们的效果。

2025-06-14 10:15:00 185 6

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“一个简单的卷积神经网络（CNN）层：用于图像识别任务”

在Java中实现一个简单的卷积神经网络（CNN）层是一个相对复杂的过程，因为Java不是深度学习的主流编程语言。不过，你可以使用一些库，比如Deeplearning4j，来帮助你实现这一目标。需要注意，这个例子是一个非常简单的CNN层，它可能不适用于复杂的图像识别任务。这个例子中，我们将创建一个只有一个卷积层和池化层的简单网络，用于图像识别任务。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。

2025-06-14 10:00:00 325 2

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“一个词频统计工具：读取文本文件，统计并输出每个单词的频率”

在这个程序中，'countWordFrequency' 方法负责读取指定文件名对应的文件，并统计单词频率。对于每一行，它使用正则表达式'[^a-zA-Z0-9]+'来分割单词，并统计每个单词出现的次数。'main' 方法中指定了要读取的文件名（这里是 '"textfile.txt"'），并调用 'countWordFrequency' 方法。为了运行这个程序，请确保有名为 "textfile.txt" 的文本文件在同一目录下，或者修改 'filename' 变量以指向正确的文件路径。

2025-06-11 10:15:00 305 2

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“一个简单的分词器：基于空格或正则表达式对文本进行分词”

在这个实现中，'tokenize' 方法首先通过空格分割文本，然后使用正则表达式 '\b\w+\b' 来匹配单词边界之间的单词。以下是一个简单的Java分词器实现，它基于空格或正则表达式对文本进行分词。这个分词器首先尝试使用空格进行分词，如果遇到连续的空格或其他非单词字符，它会使用正则表达式来辅助分词。需要注意，这个简单的分词器不会处理中文文本或复杂的文本结构，它主要用于英文文本的分词。在 'main' 方法中，我们使用了一个示例文本，并调用 'tokenize' 方法来分词，然后打印出每个分词。

2025-06-11 10:00:00 349

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“TF-IDF算法：用于文本特征提取。”

在上面的代码中，我们首先定义了一个'TFIDF'类，它有三个主要的方法：'calculateTF'计算词频（TF），'calculateIDF'计算逆文档频率（IDF），以及'calculateTFIDF'计算TF-IDF值。我们还有一个'addDocument'方法来添加文档到语料库中，并更新词频和文档频率。在'main'方法中，我们创建了两个文档的列表，初始化了一个'TFIDF'对象，并添加了这些文档到语料库中。然后，我们计算了第一个文档的TF，IDF，以及TF-IDF值，并将结果打印出来。

2025-06-08 10:15:00 391 4

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“一个基本的情感分析模型：基于关键词或简单的机器学习模型”

在上面的代码中，我们定义了一个'SentimentAnalyzer'类，其中包含一个静态的方法'analyzeSentiment'，它接受一个文本字符串作为参数，并返回一个布尔值，表示该文本的情感是积极还是消极。这个模型会检查文本中是否存在积极或消极的关键词，并根据这些关键词判断文本的情感。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。最后，我们根据积极和消极关键词的数量比较结果来判断文本的情感。

2025-06-08 10:00:00 300

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“数据归一化：将特征值缩放到相同的范围”

在归一化过程中，每个数据点的值通过减去最小值并除以最小值和最大值之差来归一化，然后乘以指定的范围长度（'max - min'），最后加上最小值以得到最终的范围。- 'normalizeData' 方法接收原始数据矩阵和指定的最小值 `min` 以及最大值 'max'，然后返回一个新的归一化数据矩阵。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。java语言编辑，实现数据归一化：将特征值缩放到相同的范围。

2025-06-05 10:15:00 266 2

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“实现数据标准化：将特征值转换为标准正态分布”

在Java中实现数据标准化通常涉及将每个特征（或变量）的值减去该特征的平均值（均值），然后除以该特征的标准差。这样做可以将每个特征的值转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。在实际应用中，可能还需要处理边界情况，例如处理数据中存在的NaN值或无穷大值。- 在标准化过程中，每个数据点的值通过减去该特征的均值并除以标准差来标准化。- 'mean' 方法计算指定特征的均值。

2025-06-05 10:00:00 465

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“PCA（主成分分析）：用于降维和数据可视化”

需要注意，这里的特征值和特征向量的计算方法非常原始，并不适合大规模或高维数据集。在实际应用中，可能会使用专门的数值计算库，如Apache Commons Math或ND4J等，它们提供了更稳定和高效的算法。以下是一个简单的PCA实现的示例，它包括数据标准化、计算协方差矩阵、求解特征值和特征向量，以及投影数据到主成分上。(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。在实际应用中，可能需要更健壮的错误处理和优化。

2025-06-02 10:15:00 171 4

原创 JAVA学习-练习试用Java实现“使用JavaFX绘制散点图：可视化数据集”

将上面的代码保存到一个'.java'文件中，例如'ScatterPlotExample.java'，然后编译并运行它。在JavaFX中，你可以使用'NumberAxis'和'XYChart.Series'来创建一个散点图。然后，我们创建了一个'ScatterChart'对象，并为其添加了X轴和Y轴。然后，我们创建了一个'Scene'对象，将其设置为舞台的'Scene'，并显示舞台。接下来，我们创建了一个'XYChart.Series'对象来表示散点图中的数据点。首先，确保你的项目中包含了JavaFX库。

2025-06-02 10:00:00 412