机器学习 - 提供从数据中学习具体统计算法的Java工具

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B BigDL: Apache Spark的分布式深度学习库
 
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A Apache Spark:开源数据分析集群计算框架
 
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D Deep Learning for Java, Scala & Clojure on Hadoop & Spark With GPUs - From Skymind
 
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A Apache Flink是一个开源的流处理框架,拥有强大的流和批量处理功能。
 
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F FAT是基于联邦机器学习技术的一个框架,其旨在提供安全的计算框架来支持联邦 AI 生态。FATE 实现了基于同态加密和多方计算(MPC)的安全计算协议,它支持联邦学习架构和各种机器学习算法的安全计算,包括逻辑回归、基于树的算法、深度学习和转移学习。
 
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Apache Spark 官方文档中文版
 
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A adam—使用Apache Avro, Apache Spark 和 Parquet的基因组处理引擎,有专用的文件格式,Apache 2软件许可。
 
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J 提供预处理,分类,回归和聚类的算法并支持多线程执行。
 
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W Word2VEC java版本的一个实现
 
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F FACTORIE—可部署的概率建模工具包,用Scala实现的软件库。为用户提供简洁的语言来创建关系因素图,评估参数并进行推断。
 
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用Spark & Elasticsearch实现推荐系统
 
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C CTRmodel - 纯Spark MLlib(LR, GBDT, DNN)实现的CTR预测模型
 
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S streamDM,是由华为诺亚方舟实验室开源的使用 Spark Streaming 挖掘大数据的开源软件。 大数据流学习 大数据流学习(Big Data stream learning)比批量或离线学习更富有挑战性,因为数据在流动的过程中不太可能保持同一种分布。 }
 
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C Conjecture—Scalding下可扩展的机器学习框架
 
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N Neuroph是一个开源的Java神经网络框架和开发环境。 包含精心设计的开源Java库,其中包含少量与基本NN概念相对应的基本类,其非常适合初学者和教育。 它还提供了很好的GUI神经网络编辑器和向导,可以快速创建神经网络组件以及各种可视化工具。
 
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  6月前
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Y Ytk-learning是实现大多数流行机器学习算法的分布式机器学习库。 它运行在单台,多台机器和主要分布式环境(hadoop,spark)上,并支持主要操作系统(Linux,Windows,Mac OS),分布式环境的通信是基于ytk-mp4j实现的,它是纯Java,类似mpi消息传递接口。
 
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