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  • 1、Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具,如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online ...
     1、Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具,如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。
    

    2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法(分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统)和评估工具。关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其扩展性更强。


    3.MEKA项目提供了一个面向多标签学习和评价方法的开源实现。在多标签分类中,我们要预测每个输入实例的多个输出变量。这与“普通”情况下只涉及一个单一目标变量的情形不同。此外,MEKA基于WEKA的机器学习工具包。

    4. Advanced Data mining And Machine learning System(ADAMS)是一种新型的柔性工作流引擎,旨在迅速建立并保持真实世界的复杂知识流,它是基于GPLv3发行的。

    5. Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index-Structure(ELKI)是一款基于Java的开源(AGPLv3)数据挖掘软件。ELKI主要集中于算法研究,重点研究聚类分析中的无监督方法和异常检测。

    6. Mallet是一个基于Java的面向文本文件的机器学习工具包。Mallet支持分类算法,如最大熵、朴素贝叶斯和决策树分类。

    7. Encog是一个先进的机器学习框架,集成了支持向量机(SVM)、人工神经网络、遗传算法、贝叶斯网络、隐马尔可夫模型(HMM)、遗传编程和遗传算法。

    8. Datumbox机器学习框架是一个用Java编写的开源框架,允许快速地开发机器学习和统计应用。该框架的核心重点包括大量的机器学习算法以及统计测试,能够处理中等规模的数据集。

    9. Deeplearning4j是使用Java和Scala编写的第一个商业级的、开源的、分布式深入学习库。其设计的目的是用于商业环境中,而不是作为一个研究工具。

    10. Mahout是一个内置算法的机器学习框架。Mahout-Samsara帮助人们创建他们自己的数学,并提供了一些现成的算法实现。

    11.Rapid Miner是德国多特蒙特技术大学开发的。它为开发者开发应用程序提供了一个GUI(图形用户界面)和Java API。它还提供了一些机器学习算法,用来做数据处理、可视化以及建模。

    12. Apache SAMOA是 一个机器学习(ML)框架,内嵌面向分布式流ML算法的编程抽象,并且允许在没有直接处理底层分布式流处理引擎(DSPEe,如 Apache Storm、Apache S4和Apache samza)复杂性的情况下,开发新的ML算法。用户可以开发分布式流ML算法,而且可以 在多个DSPEs上执行。

    13. Neuroph通过提供支持创建、训练和保存神经网络的Java网络库和GUI工具,简化了神经网络开发。

    14. Oryx 2是一个建立在Apache Spark和Apache Kafka的Lambda架构实现,但随着实时大规模机器学习而逐渐开始专业化。这是一个用于构建应用程序的框架,但也包括打包,以及面向协同过滤、分类、回归和聚类的端到端的应用程序。

    15. Stanford Classifier是一个机器学习工具,它可以将数据项归置到一个类别。一个概率分类器,比如这个,它可以对一个数据项给出类分配的概率分布。该软件是最大熵分类器的一个Java实现。

    16.io是一个Retina API,有着快速精确的类似大脑的自然语言处理算法。

    17.JSAT是一个快速入门的机器学习库。该库是我在业余时间开发的,基于GPL3发行的。库中的一部分内容可自主学习,例如所有的代码都是独立的。JSAT没有外部依赖,而且是纯Java编写的。

    18. N-Dimensional Arrays for Java(ND4J)是一个用于JVM的科学计算库。它们是用来在生产环境中使用的,这表明例程的设计是以最小的内存需求来运行的。

    19. Java Machine Learning Library(Java机器学习库)是一系列机器学习算法的相关实现。这些算法,无论是源代码还是文档,都编写的很出色。其主要语言是Java。

    20. Java-ML是一个使用Java编写的一系列机器学习算法的Java API。它只提供了一个标准的算法接口。

    21. MLlib (Spark)是Apache Spark的可扩展机器学习库。虽然是Java,但该库与平台还支持Java,Scala和Python绑定。此库是最新的,并且算法很多。

    22. H2O是用于智能应用的机器学习API。它在大数据上对统计学、机器学习和数学进行了规模化。H2O可扩展,开发者可以在核心部分使用简单的数学知识。

    23. WalnutiQ是人脑部分面向对象模型,有着理论常用的学习算法(正在向简单强烈的情感人工智能模型方向研究)。

    24. RankLib是一个排名学习算法库。目前已经实现八种流行的算法。

    25. htm.java(基于Java的Hierarchical Temporal Memory算法实现)是一个面向智能计算的Numenta平台的Java接口。源码


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  • 还是已经步入开发的大牛,这套路线路你都值得拥有,小白看上面的视频可以成功学会Java并且顺利工作,大神看了上面的资源肯定会谆谆乐道,教程的宗旨就是分享,专业,便利,让喜爱Java的人,都能平等的学习。...

    深知广大爱好Java的人学习是多么困难,没视频没资源,上网花钱还老被骗。为此我呕心沥血整理了这套Java教程,不管你是不懂电脑的小白,还是已经步入开发的大牛,这套路线路你都值得拥有,小白看上面的视频可以成功学会Java并且顺利工作,大神看了上面的资源肯定会谆谆乐道,教程的宗旨就是分享,专业,便利,让喜爱Java的人,都能平等的学习。

    首先建立好开发环境非常重要,工欲善其事,必先利其器。做任何开发,首先就是要把这个环境准备好,之后就可以去做各种尝试,尝试过程中就能逐渐建立信心。初学者往往在环境配置中被各种预想不到的问题弄得很沮丧。

     

    Java开发合集软件
    http://yun.itheima.com/gongju/c26.html?stt

    然后是Java教程的学习流程图,学习要由浅入深,一步一步来,流程图为大家列出学习的先后顺序,不要急,把基础打牢固,后面的难题自会迎刃而解。

    一、Java基础


    JavaSE基础是Java中级程序员的起点,是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。

    在Java基础板块中有6个子模块的学习:

    基础语法,可帮助你建立基本的编程逻辑思维;
    面向对象,以对象方式去编写优美的Java程序;
    集合,后期开发中存储数据必备技术;
    IO,对磁盘文件进行读取和写入基础操作;
    多线程与并发,提高程序效率;
    异常,编写代码逻辑更加健全;
    网络编程,应用服务器学习基础,完成数据的远程传输。
    学习该阶段,可以完成一些简单的管理系统、坦克大战游戏、QQ通信等。
    配套学习视频:

    Java基础班教程-小白的福音
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/232.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1U8Ld_rMpMj8pvblnzhcviA 提取码:eqem 

     

    二、数据库

    数据库不仅仅是Java开发工程师的必学课程,也是其他语言都需要掌握的技能。用于对交互过程中客户的数据进行存储。

    该板块包括关系型数据库和非关系型数据库。

    例如:MySQL、oracle、redis、MongoDB等。数据库学习完毕后,可以将数据存储到数据库中,也可以通过SQL语句从数据库中查询数据,结合Java项目可以实现动态站点的数据的保存。

    技术树

    配套学习视频:

    5天玩转MySQL
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/144.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1ULdwH1O9COUjISPH9Pq9zg   密码:h6g1

    Sharding-JDBC从入门到精通
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/580.html?2006stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1ChL3wUx89x9GDGuEe1wscg  提取码:3hwz

    java进阶教程4天oracle快速入门
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/621.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1XoxeP1xTIxY-Pov8-0FA-Q 提取码:djde

     

    三、前端技术

    Javaweb阶段包括前端、数据库和动态网页。Javaweb是互联网项目的入门课程,是学习后面高进阶课程的基础。

    首先,我们先看一下前端板块。该板块主要包括如下几个模块:

    HTML5,网页制作标记语言;
    CSS,对HTML制作网页进行美化;
    JavaScript,嵌入在页面中的脚本语言,具备逻辑性;
    Vue,前端框架,简化了与服务器端交互的操作,用户良好的交互体验是必不可少的。
    学习前端技术后,可以完成类似京东、淘宝的前端工程的编写。

    技术树

    配套学习视频:

    Ajax从入门到精通
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/283.html?2005stt
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    2018年Vue.js深入浅出教程
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/335.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/10kSgCuQK37v7ADkYXUoQsw 提取码:3j7t

    零基础玩转微信小程序(优购)

    完整视频:http://yun.itheima.com/course/589.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1h53eSdtET9IngH9mBwilKA  提取码:bnr1 

     

    四、动态网页技术

    动态网页是中级程序员服务器端编程的基础,是高级框架学习的必备课程,后期学习的框架、服务底层都是基于动态网页技术之上的。

    该板块包括Javaweb核心技术、包括Servlet、Request、Response、Cookie和Session等,通过这些技术的学习可以完成动态站点开发,可更好的完成服务器端与客户的交互,让页面的数据“动”起来,做出小型的应用系统。

    技术树

    配套学习视频:

    27天超系统javaweb快速入门视频
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/590.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/11NeveaC_L6iGiyn3v18nhQ 提取码:nny7

    servlet4.0新特性
    完整视频:http://yun.itheima.com/open/293.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/17w-mc4ge6Ft9g71qiAbaQA 提取码:lf8a 

     

    五、编程强化

    编程强化是对解决实际问题方面做一个深入的了解和应用,是对JavaSE基础的加强,对后期自动以框架和对一些服务框架的底层理解做支撑。

    编程强化板块主要包括如下几个模块:多线程高级、涉及线程内存、线程通信等;JVM优化,对JVM底层进行调优来提高项目执行效率;NIO,同步非阻塞IO来提高效率。

    学习该阶段,可以对原有项目进行优化从而使程序更快更稳定。

    技术树

    配套学习视频:

    迎娶白富美的独门秘籍-Java程序算法设计视频

    完整视频:http://yun.itheima.com/open/216.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1eSwC0ro 密码:fikc

    匠心之作java基础强化之JVM内存结构
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/628.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1J9TDFzLIhx4Mi7LhUAdX_A 提取码:htk0

    匠心之作java基础进阶之强转溢出&浮点数运算精讲

    完整视频:http://yun.itheima.com/course/627.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1IH5ns3FmLSqVysyde_EO4w 提取码:8mpa

     

    六、软件项目管理

    学习了项目的开发与发布之后,我们就可以单独对一个项目进行开发了,但是在企业中开发中,除了编码之外,还需要项目管理、团队协作开发等,这就是软件项目管理板块要学习的内容。

    该板块包括如下几个模块:Git和SVN,团队协作开发工具;码云,代码托管工具;Maven,项目快速构建工具;Jenkins,项目持续集成工具;Sonar,项目代码质量管理工具等。通过该板块的学习,我们更加真实的还原企业开发的流程,具备真实企业的工作经验。

    技术树


    配套学习视频:

    Maven精品教程
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/234.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1On1OkVJbFLlRLBKWxMYVFA 提取码:dao2 

    Git零基础入门到实战详解

    完整视频:http://yun.itheima.com/course/606.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1F-qajsxektRZrfWuFKqWqA  提取码:tfot 

     

    七、热门技术框架

    使用Javaweb进行企业级开发是完全可以的,但是开发效率比较低,所以对常用的逻辑操作进行封装就形成了框架,因此框架是企业开发的入门技能。

    热门框架板块主流框架有如下几个:Spring框架,占据统治地位,其生态系统涉及各个方面解决方案;MyBatis框架,使用ORM思想对数据库进行操作。

    该板块学习后,就可以进行真实企业级项目开发了,做出的项目也会更加符合企业要求。

    技术树

    配套学习视频:

    Springmvc由浅入深全套
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/8.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1EM2FepzYeX-wr50zKy4MQg  提取码:w9zs 

    Mybatis由浅入深全套

    完整视频:http://yun.itheima.com/course/289.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1TVDJ_EYptvEZ99OKY25XYA 提取码:70w3 

    数据层全栈方案 SpringData 高级应用
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/591.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1sXstqCOappxfeWi6Vm08OA 提取码:0oj6 

     

    八、分布式架构方案

    随着互联网的发展,业务的复杂性和用户的体验性都需要提高,所以分布式架构出现了。该板块主要讲解的是分布式架构的相关解决方案。

    主要包括如下模块:Dubbo,高性能的 RPC 服务发布和调用框架;SpringBoot,简化Spring应用的初始搭建以及开发过程;Spring Cloud,一系列框架的有序集合,如服务发现注册、配置中心、负载均衡、断路器、数据监控等。

    该板块的学习,可以具备大型互联网项目开发的必备技术和实际经验,为进入BATJ打下基础

    技术树


    配套学习视频:

    快速入门Zookeeper+dubbo

    完整视频:http://yun.itheima.com/course/603.html?200stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/148DQLvkgXkFcDC7hNc9b_w 提取码:atcv 

    两小时由浅入深搞定springboot

    完整视频:http://yun.itheima.com/open/429.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/12jPdTMj8Hl5NzWCo3RngTQ  提取码:x4p7 

    4天从浅入深精通SpringCloud 微服务架构

    完整视频:http://yun.itheima.com/course/600.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1DFrV3m4mF8Y7-Rkgv98irw 提取码:xj0g

     

    九、服务器中间件

    中间件板块是大型互联网项目中必备的。服务中间件可以帮助各子模块间实现互相访问,消息共享或统一访问等功能。其包括远程服务框架中间件,例如阿里(Apache)的RPC框架Dubbo等;消息队列中间件,例如:阿里巴巴开源分布式中间件RocketMQ、高吞吐量消息发布和流处理服务Kafka等。

    学习服务中间件是中级JavaEE工程师必要技术,也是JavaEE架构师必须精通的技术。

    技术树

    配套学习视频:

    MongoDB基础入门到高级进阶

    完整视频:http://yun.itheima.com/course/619.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/18au42FIhSNrXY9p7MbmNbg 提取码:29ad

    REDIS高级应用:使用redis消息队列完成秒杀过期订单处理

    完整视频:http://yun.itheima.com/course/468.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/156hYKk-ZwE4gdds0LGUYAw 提取码:b2e7

     

    十、服务器技术

    不管是使用原生Javaweb进行开发,还是使用框架进行开发,项目最终需要对外发布才能供全世界的人访问到,而服务器板块就可以解决这个问题,所以服务器是项目发布的必要技术。该板块包括虚拟化和web应用服务器的学习,主要包括如下几个模块:Vmware,虚拟机软件;Linux,专门用于服务器的系统;Nginx,集群部署时反向代理服务器;Tomcat,项目发布时主要使用的服务器。

    该板块学习后,我们就可以把开发好的项目发布到服务器中,然后供你的小伙伴远程访问了,超酷!

    技术树

    配套学习视频:

    高可用的并发解决方案nginx+keepalived

    完整视频:http://yun.itheima.com/course/477.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1OQ0_pqGqCSc-M7wCFHU8fA 提取码:s9ia 

    2019年最新Linux运维189讲系统教程

    完整视频:http://yun.itheima.com/course/555.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1jIWRAGq6QW7U9RqVJrZs7A  提取码:26qw

    Java提升-Tomcat核心原理解析

    完整视频:http://yun.itheima.com/course/569.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1_lIoUoGhbYnqrmAFzwXJrA 提取码:smwt 

     

    十一、容器技术

    容器化技术是近两年超级火的一个专题,通过容器化技术可以对环境进行打包,方便移植,大大提高了开发效率。该板块包括容器化技术Docker和其平台管理引擎Kubernetes,其中,Docker 是一个开源的应用容器引擎,可以打包应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的Linux或Windows 机器上,也可以实现虚拟化。而Kubernetes是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效。通过该板块的学习,你可以通过上述技术快速搭建环境,节省开发时间,提高开发效率。

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    配套学习视频:

    深入解析docker容器化技术

    完整视频:http://yun.itheima.com/course/583.html?2005stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/16Tn_gnjYbyJN6BVEvemzTw  提取码:t8jo 

     

    十二、业务解决方案

    虽然我们已经具备了基础技术和高阶技术,但是要想与企业开发相接轨,还需要对实际项目的业务解决方案进行探究。而此版块就是在实际业务场景中的真实解决方案集合,常用的业务解决方案有如下:搜索业务场景解决方案、日志收集与分析场景解决方案、工作流引擎场景解决方案、任务调度场景解决方案、地图开发平台场景解决方案、支付开放平台场景解决方案、图表可视化场景解决方案。通过分析实际业务来学习这个解决方案技术集,完全可以达到中级甚至高级工程师水平。

    技术树

    好了,学习线路图分享到这里, 如果有最新学习视频,我会继续更新!另外,如果有资源失效的,请评论给我,我看到第一时间更新的!

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  • 经历了,90天java机器学习——面试学习总结,在新的工作岗位也是感触颇多。本来想继续写一篇悲惨201*系列,但还没到年底呢,万一没有最惨只有更惨呢,年底又能出一篇感人肺腑的大作(????)。这里就说说环境、期望...

    前言

    经历了,90天java转机器学习——面试学习总结,在新的工作岗位也是感触颇多。本来想继续写一篇悲惨201*系列,但还没到年底呢,万一没有最惨只有更惨呢,年底又能出一篇感人肺腑的大作(?)。这里就说说环境、期望的、实际的、学到的。

    环境

    (1)工作环境很好、食堂不错、距离适当、工作压力不大、加班不多。
    (2)非互联网、为了健康吃的不多、步行一段当锻炼、新东西较多、业余时间工作补充学习也累。
    (3)非核心业务组,努力将新技术应用到核心业务上。小组成员不多,五脏俱全,从需求到测试全都有。

    期望的(本以为要做的)

    (1)接触到机器学习后,感觉数据整理、特征提取、选择训练模型、模型验证、线上线下测试、模型调优,做啥都应该是上述流程。
    (2)每天沉浸在论文阅读、算法对比、掉包或自己实现、各种特征处理骚套路、数学基础的学习,准确率提高一点点大家一起吹吹牛逼。
    (3)如何解释算法是为何带来收益的,深度学习解释不了,总得找点理由编一编。
    (4)LR、svm、gbdt、xgb等算法掉包、调参,上了直接用,然后补充理论知识。
    (5)过渡到深度学习,又是一通学。NLP、推荐系统的开发、应用、上线。配合核心业务组添加所谓的算法模块。
    (6)abtest,天天盯着数据。
    (7)可能构建数据仓库。spark、hive、hadoop用的飞起,sql、redis、csv数据各种拿来拿去。日志收集整理,大数据量并发处理。

    实际的

    (0)哈哈哈,社会变化快,超出我的预想
    (1)算法看了一波,NLP、推荐、CV等领域都碰了一下。
    (2)python撸的越发熟练,突然发现java spring才是神一样的存在。开始怀疑python代码真的会比java代码量少吗?
    (3)看论文、看视频、python手撸了不完整版本word2vec。和git上原版word2vec进行了pk。用自己下载的将近100g原始语料,整理、分词、送入模型。还用论文给的验证集进行验证。这波操作可能是迷茫的开始,因为找不到任何自己实现算法的优点。然后试了几个python NLP模型的包,发现都挺好。
    (4)推荐系统,又是看论文、看视频、python实现协同过滤,但是到现在也不知道如何去存储那么大的矩阵,如何去线上使用。python又实现了类似item2vec,这个用的word2vec源码+自己整理的数据格式训练的模型,用户变向量、用户点击内容变向量。发现自己看明白了cos公式和代码实现。
    (5)推荐系统外传。这波推荐学习真是用心了,看了不少论文(youtube经典、Netflix经典),同学讲解,又是啥服务商的讲座。最后结果呢,没上线啦。最后应该是弄了一个求相似的推荐程序,就放在那了。自己开发的类似item2vec系列,感觉只做了一个召回,排序只写了规则,排序没用任何模型。又是一次尴尬,还是不知道vec应当如何存储、线上使用啊。当向量很多的时候、模型也大,实时返回数据真的很慢。同学支招先算好相似的若干个,放起来,离线更新,最后也没机会尝试。这个程序安静的躺在自己的电脑里呢。
    (6)各种浅学习、做实验,不求甚解吧,基本数据处理流程都没看。NLP、CV相关,git上源码拉下来,找到预训练模型,自己练练试试。

    ----------------------啪啪打脸分割线---------------------------------------------

    (7)云服务全家桶啊。NLP、CV、语音、翻译等等,请找找提供的接口,能用的就直接用吧。比较麻烦的可能需要熟悉一下服务,预训练模型、算法内置了、数据放进去、等着、训练好模型、上线部署、调接口。调参?需要吗?
    (8)日志收集服务已就绪,直接用就行了,啥并发,数据存储结构,人家都定了,完全满足需求。这部分需要好好练习sql,优化用法、典型查询例子都在那放着。这部分感觉有了我唯一上线的产出,就是几十个sql封装成的服务,做类似BI系统的展示。
    (9)这段时间真是云服务学习大成,外加调试tensorflow、spark,当然也都是用用,完全没有深入了解啦。忽然发现,原来云服务也有自己的bug,各种包版本兼容问题,碰上了就迷茫,比改自己代码问题麻烦多了。这时候会觉得一些搜索引擎真心是不给力啊。
    (10)数据工程师。其实搞搞数据也挺好,一段时间大量收集整理数据。包括NLP语料,CV处理的图片。这些当然是围绕google在git上的开源项目啦,什么word2vec,bert,object_detection。图片打标签弄了得有上万图片了,每天盯得眼睛干涩。2年前的技术,自己用还是需要一定门槛的,得静心看看文档,步骤比较多。

    学到的

    (1)aws全家桶吧,用了不少。
    (2)sql,用于数据查询。这个还算有基础,用了一些hive里边的语法。
    (3)TensorFlow、spark,不用就忘。tf一直不适应,感觉和其它程序风格不一样。
    (4)nltk应用,NLP基础知识讲解,基本忘了。
    (5)推荐,浅浅的了解了一下,应该是还算不上入门,实践太少。
    (6)object_detection,face_recognization,单纯用用
    (7)最大收获,看了数理统计一部分内容,终于知道为啥正态分布用的这么多了。感觉找到了机器学习里边一些理论基石的东西。对于自己来说,数学和英语真的是坎。数学呢,可能觉得《概率论与数理统计》浙大版,第5章大数定律和中心极限定理,是自己的极限了吧。英语呢,同学推荐了新东方语法3本。还需多学习多实践。

    总结

    人工智能相关技术应用到新的领域真的好难,没有借鉴的去想好难,能不能带来收益?作为一个大龄程序员呢?不知道还能保持这种磨叽叽的学习节奏多久。曾经觉得java延伸要学习的真的好多好多。现在真觉得java编程思想里边一句话是对的(也可能不是里边的啊)——java是可以学习一辈子的。换成数据、算法也一样吧。只是觉得更新的更快了,可能实际一点的真的也只能是用用了。毕竟10倍程序员很是遥远。

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  • 1. AdaBoost算法简介 Boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习性)。这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习的,当然也会探讨针对可学习的问题的具体的学习算法。这套理论是由Valiant提出来...

    1. AdaBoost算法简介

          Boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习性)。这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习的,当然也会探讨针对可学习的问题的具体的学习算法。这套理论是由Valiant提出来的,也因此(还有其他贡献哈)他获得了2010年的图灵奖。下面是他的照片:



    这里写图片描述

    PAC 定义了学习算法的强弱:

           弱学习算法—识别错误率小于1/2(即准确率仅比随机猜测略高的学习算法)

           强学习算法—识别准确率很高并能在多项式时间内完成的学习算法

           同时 ,Valiant和 Kearns首次提出了 PAC学习模型中弱学习算法和强学习算法的等价性问题,即任意给定仅比随机猜测略好的弱学习算法 ,是否可以将其提升为强学习算法 ? 如果二者等价 ,那么只需找到一个比随机猜测略好的弱学习算法就可以将其提升为强学习算法 ,而不必寻找很难获得的强学习算法。 也就是这种猜测,让无数牛人去设计算法来验证PAC理论的正确性。

          不过很长一段时间都没有一个切实可行的办法来实现这个理想。细节决定成败,再好的理论也需要有效的算法来执行。终于功夫不负有心人, Schapire在1996年提出一个有效的算法真正实现了这个夙愿,它的名字叫AdaBoost。AdaBoost把多个不同的决策树用一种非随机的方式组合起来,表现出惊人的性能!第一,把决策树的准确率大大提高,可以与SVM媲美。第二,速度快,且基本不用调参数。第三,几乎不Overfitting。我估计当时Breiman和Friedman肯定高兴坏了,因为眼看着他们提出的CART正在被SVM比下去的时候,AdaBoost让决策树起死回生!Breiman情不自禁地在他的论文里赞扬AdaBoost是最好的现货方法(off-the-shelf,即“拿下了就可以用”的意思)。



    下面是Adaboost 算法的实现思想:

    这里写图片描述



    接下来是Smile库中的AdaBoost算法的用法实战程序:

    package Test;
    
    import smile.classification.AdaBoost;
    
    import java.io.BufferedReader;
    import java.io.File;
    import java.io.FileReader;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Arrays;
    import java.util.List;
    
    /**
     * Created by zhanghuayan on 2017/1/17.
     */
    public class AdaBoostTest {
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
    
            List<List<Double>> datas = new ArrayList<List<Double>>();
            List<Double> data = new ArrayList<Double>();
            List<Integer> labels = new ArrayList<Integer>();
    
            String line;
            List<String> lines;
            File file = new File("iris.txt");
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(file));
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                lines = Arrays.asList(line.trim().split("\t"));
                for (int i = 0; i < lines.size() - 1; i++) {
                    data.add(Double.parseDouble(lines.get(i)));
                }
                labels.add(Integer.parseInt(lines.get(lines.size() - 1)));
    
                datas.add(data);
                data = new ArrayList<Double>();
    
            }
    
            //转换label
            int[] label = new int[labels.size()];
            for (int i = 0; i < label.length; i++) {
                label[i] = labels.get(i);
            }
    
            //转换属性
            int rows = datas.size();
            int cols = datas.get(0).size();
            double[][] srcData = new double[rows][cols];
            for (int i = 0; i < rows; i++) {
                for (int j = 0; j < cols; j++) {
                    srcData[i][j] = datas.get(i).get(j);
                }
            }
    
    
            AdaBoost adaBoost = new AdaBoost(srcData, label, 4, 8);
            double right = 0;
            for (int i = 0; i < srcData.length; i++) {
                int tag = adaBoost.predict(srcData[i]);
                if (i % 50 == 0) System.out.println();
                System.out.print(tag + " ");
                if (tag == label[i]) {
                    right += 1;
                }
            }
            right = right / srcData.length;
            System.out.println("Accrurate: " + right * 100 + "%");
        }
    }
    



    数据集与Java 机器学习库Smile实战(一)SVM 中的iris数据集格式一致。下面是程序输出的结果:

    0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
    2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 
    
    Accrurate: 100.0%

    当然这里的训练数据和测试数据使用的是同一数据,所以可能出现过拟合现象。因此现实训练的时候应采取例如交叉验证等技术手段调整参数。


    2. 参数解释

                  AdaBoost adaBoost = new AdaBoost(srcData, label, 4, 8);

    第3个参数是子树的个数,第4个参数是每个子树最大叶子节点数。

    训练好了之后就可以如下调用predict()方法:

                           int tag = adaBoost.predict(srcData[i]);



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