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java框架中有哪些用于AI集成的常见库？

PHPz

发布： 2024-07-20 21:30:01

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java 框架中用于 ai 集成的库包括：tensorflow-java：用于机器学习和深度学习，提供用于训练、评估和部署模型的 api。apache spark mllib：spark 生态系统中的机器学习库，提供分布式机器学习算法，如分类、回归和聚类。weka：开源机器学习库，提供一系列机器学习算法和数据预处理工具。

java框架中有哪些用于AI集成的常见库？

Java 框架中用于 AI 集成的常见库

随着人工智能 (AI) 技术的不断发展，将其集成到 Java 应用程序中的需求也日益增长。本文将介绍 Java 框架中用于 AI 集成的几个常见库，以及每个库的实战案例。

TensorFlow-Java

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TensorFlow-Java 是 Google 开发的用于机器学习和深度学习的流行库。它提供了一个全面的 API，用于训练、评估和部署模型。

实战案例：使用 TensorFlow-Java 构建图像分类模型。

MyBatis3.2.3帮助文档中文CHM版

MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除了几乎所有的 JDBC 代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的 XML 或注解用于配置和原始映射,将接口和 Java 的 POJOs(Plan Old Java Objects,普通的 Java 对象)映射成数据库中的记录。有需要的朋友可以下载看看

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import org.tensorflow.TensorFlow;
import org.tensorflow.DataType;
import org.tensorflow.Operation;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;

public class ImageClassifier {

    public static void main(String[] args) {
        // 训练和评估图像分类模型...

        // 预测新图像的类别
        Tensor image = ...;
        try (TensorFlow tf = TensorFlow.newInstance()) {
            Session session = tf.newSession();

            // 获取模型的输入和输出操作
            Operation inputOperation = ...;
            Operation outputOperation = ...;

            // 运行预测
            Tensor prediction = session.runner().feed(inputOperation, image).fetch(outputOperation).run().get(0);

            // 解析预测结果...
        }
    }
}

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Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib 是 Spark 生态系统中的一个机器学习库。它提供了一组分布式的机器学习算法，包括分类、回归和聚类。

实战案例：使用 Spark MLlib 进行文本分类。

import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.ml.feature.Tokenizer
import org.apache.spark.ml.pipeline.Pipeline
import org.apache.spark.sql.DataFrame

public class TextClassifier {

    public static void main(String[] args) {
        // 加载文本数据...

        // 将文本数据转换为特征向量
        Tokenizer tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("text").setOutputCol("words");

        // 训练逻辑回归模型
        LogisticRegression lr = new LogisticRegression().setMaxIter(10).setRegParam(0.01);

        // 构建管道
        Pipeline pipeline = new Pipeline().setStages(new PipelineStage[] { tokenizer, lr });

        // 训练管道模型
        PipelineModel model = pipeline.fit(data);

        // 使用模型对新文本进行预测
        DataFrame predictions = model.transform(newData);

        // 解析预测结果...
    }
}

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WEKA

WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) 是一个开源的机器学习库，提供了一系列机器学习算法和数据预处理工具。

实战案例：使用 WEKA 进行决策树分类。

import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ArffLoader;

public class DecisionTreeClassifier {

    public static void main(String[] args) {
        // 加载数据
        ArffLoader loader = new ArffLoader();
        loader.setFile(new File("data.arff"));
        Instances data = loader.getDataSet();

        // 训练决策树分类器
        J48 tree = new J48();
        tree.buildClassifier(data);

        // 预测新实例的类别
        Instance instance = ...;
        double prediction = tree.classifyInstance(instance);

        // 解析预测结果...
    }
}

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