Aplikasi rangka kerja Java dan rangka kerja Scala dalam bidang pembelajaran mesin

Bahasa Jawa dan Scala digunakan secara meluas dalam pembelajaran mesin. Artikel ini memperkenalkan rangka kerja Java dan Scala berikut: Java: Weka (menyediakan algoritma dan alatan pembelajaran mesin), H2O (platform pembelajaran mesin dalam memori yang diedarkan) Scala: Spark MLlib (sebahagian daripada perpustakaan pengkomputeran teragih, menyediakan algoritma pembelajaran mesin), MLpipe (Perpustakaan Saluran Paip End-to-End) Rangka kerja ini memudahkan pembinaan model pembelajaran mesin, meningkatkan kecekapan latihan, mendayakan kebolehskalaan dan penggunaan pengeluaran. Memilih rangka kerja yang betul bergantung pada keperluan projek dan saiz serta kerumitan aplikasi.

Aplikasi Rangka Kerja Java dan Scala dalam Pembelajaran Mesin

Pengenalan

Java dan Scala adalah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pembelajaran mesin dan menyediakan sejumlah besar rangka kerja untuk memudahkan proses pembinaan dan penggunaan model. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa rangka kerja Java dan Scala yang popular dan memberikan contoh praktikal untuk menggambarkan penggunaannya.

Java Framework

Weka

• Rangka kerja sumber terbuka dan percuma yang menyediakan pelbagai jenis algoritma dan alatan pembelajaran mesin.
• Kes praktikal: Bina pengelas pokok keputusan yang mudah menggunakan Weka

import weka.classifiers.trees.DecisionStump;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;

public class WekaExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1、加载数据
        Instances data = DataSource.read("weather.arff");

        // 2、构建决策树分类器
        DecisionStump classifier = new DecisionStump();
        classifier.buildClassifier(data);

        // 3、使用分类器进行预测
        double[] prediction = classifier.distributionForInstance(data.instance(0));
        System.out.println("第一行数据的预测结果：" + Arrays.toString(prediction));
    }
}

H2O

• Platform pembelajaran mesin dalam memori yang diedarkan.
• Kes praktikal: Gunakan H2O untuk melatih model linear umum

import hex.genmodel.easy.EasyPredictModelWrapper;
import hex.genmodel.easy.RowData;
import hex.genmodel.easy.exception.PredictException;
import hex.genmodel.easy.prediction.BinomialModelPrediction;

public class H2OExample {

    public static void main(String[] args) throws PredictException {
        // 1、加载模型
        EasyPredictModelWrapper model = new EasyPredictModelWrapper("model.zip");

        // 2、准备预测数据
        RowData row = new RowData();
        row.put("Age", 25);
        row.put("Sex", "M");

        // 3、使用模型进行预测
        BinomialModelPrediction prediction = model.predict(row);
        System.out.println("概率：" + prediction.classProbabilities[0]);
    }
}

Rangka kerja Scala

Spark MLlib

• Sebahagian daripada pustaka pengkomputeran Apache Spark yang diedarkan.
• Kes praktikal: Melatih model regresi logistik menggunakan Spark MLlib

import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression

// 1、加载数据
val data = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("data.csv")

// 2、构建逻辑回归模型
val lr = new LogisticRegression().setMaxIter(10).setRegParam(0.3)

// 3、拟合模型
val model = lr.fit(data)

// 4、使用模型进行预测
val predictions = model.transform(data)
predictions.show()

MLpipe

• Perpustakaan pembelajaran mesin modular yang menyediakan saluran paip model hujung ke hujung daripada pemuatan data.
• Kes praktikal: Bina saluran paip klasifikasi teks menggunakan MLpipe

import org.mlpiper.dataframes.DataFrame
import org.mlpiper.features.transformers.nlp.TextToBow
import org.mlpiper.machinelearning.classification.ClassificationModel
import org.mlpiper.utilities.FileSystem

// 1、加载数据
val df = DataFrame.fromCSV("data.csv")

// 2、文本到词袋变换
val ttb = TextToBow().setInputCol("text").setOutputCol("features")
df.transformWith(ttb)

// 3、训练分类模型
val model = ClassificationModel.randomForest()

// 4、训练和评估模型
model.fit(df).evaluate(df)

Ringkasan

Java dan Scala menyediakan rangka kerja yang kaya dalam bidang pembelajaran mesin, yang boleh memudahkan hasil, kecekapan latihan dan pembinaan model, meningkatkan prestasi latihan . Memilih rangka kerja yang sesuai bergantung pada keperluan projek khusus dan saiz dan kerumitan aplikasi.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi rangka kerja Java dan rangka kerja Scala dalam bidang pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!