用Java开发的ML库

介绍

在机器学习（Machine Learning，简称ML）领域，Java一直是一种备受争议的开发语言。相比于Python等其他语言，Java的机器学习库相对较少。然而，随着Java的发展和人工智能的兴起，越来越多的机器学习库开始出现，使得Java在ML领域变得更加强大。

本文将介绍一些用Java开发的常用机器学习库，并提供相应的代码示例。

1. Deeplearning4j

Deeplearning4j是一款基于Java的、分布式的深度学习库。它可以用于构建神经网络，并通过大规模数据集进行训练。Deeplearning4j提供了丰富的神经网络模型和优化算法，可以应用于各种机器学习任务。

下面是一个使用Deeplearning4j构建简单的MLP（多层感知机）模型的示例代码：

import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.MnistDataSetIterator;
import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm;
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;

public class MLPExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int numInputs = 784;
        int numOutputs = 10;
        int batchSize = 64;
        int numEpochs = 10;

        DataSetIterator mnistTrain = new MnistDataSetIterator(batchSize, true, 12345);
        DataSetIterator mnistTest = new MnistDataSetIterator(batchSize, false, 12345);

        MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
            .seed(12345)
            .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
            .iterations(1)
            .learningRate(0.006)
            .updater(org.deeplearning4j.nn.conf.Updater.NESTEROVS)
            .list()
            .layer(0, new DenseLayer.Builder()
                .nIn(numInputs)
                .nOut(100)
                .activation(Activation.RELU)
                .build())
            .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
                .nIn(100)
                .nOut(numOutputs)
                .activation(Activation.SOFTMAX)
                .build())
            .pretrain(false)
            .backprop(true)
            .build();

        MultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(conf);
        net.init();
        net.setListeners(new ScoreIterationListener(10));

        for (int epoch = 0; epoch < numEpochs; epoch++) {
            while (mnistTrain.hasNext()) {
                DataSet ds = mnistTrain.next();
                net.fit(ds);
            }
            mnistTrain.reset();
        }

        Evaluation eval = net.evaluate(mnistTest);
        System.out.println(eval.stats());
    }
}

2. Java-ML

Java-ML是一个开源的、简单易用的机器学习库，提供了各种常用的机器学习算法和工具。它支持分类、回归、聚类等多种机器学习任务，并提供了特征选择、数据预处理等功能。

下面是一个使用Java-ML进行决策树分类的示例代码：

import java.io.File;
import net.sf.javaml.core.Dataset;
import net.sf.javaml.core.DefaultDataset;
import net.sf.javaml.core.Instance;
import net.sf.javaml.tools.data.FileHandler;
import net.sf.javaml.classification.Classifier;
import net.sf.javaml.classification.tree.RandomForest;

public class DecisionTreeExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Dataset dataset = FileHandler.loadDataset(new File("data/iris.data"), 4, ",");
        Dataset[] datasets = dataset.split(0.8);

        Dataset trainingSet = datasets[0];
        Dataset testingSet = datasets[1];

        Classifier classifier = new RandomForest(100);
        classifier.buildClassifier(trainingSet);

        int correct = 0;