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简介：本书涵盖了机器学习中的经典技术，如分类、聚类、降维、离群值检测、半监督学习和主动学习。同时介绍了近期高深的主题，包括流数据学习、深度学习以及大数据学习的挑战。每一章指定一个主题，包括通过案例研究，介绍前沿的基于Java的工具和软件，以及完整的知识发现周期：数据采集、实验设计、建模、结果及评估。每一章都是独立的，提供了很大的使用灵活性。附带的网站提供了源码和数据。对于学生和数据分析从业员来说，这确实很难得，大家可以直接用刚学到的方法进行实验，或者通过将这些方法应用到真实环境中，加深对它们的理解。

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如何用Java开始机器学习

说到如何开始使用 Java 机器学习这个问题，相信对于从事Java开发的人来说是非常重要的，也是这段时间几乎每个人都在谈论人工智能和机器学习，这已经不再是一个保留给科学家和研究者的秘密，而是几乎实现于每一项新兴技术中。

人类的人工智能人工智能在一段时间以来是一个广泛并且炫酷的领域，但总是感觉有点难以触及，是特意为科学家所做。如果你想创造一个人工智能系统，你必须实现你自己的核心算法，并且训练它们能识别模式，理解图像并且处理自然语言。

那么，如何使用 Java 机器学习，提升应用的机器学习能力呢?

让机器运转为了更简单的阐述，以下几个项目可以帮助你：

1.Deeplearning4J (DL4J) –开源，分布式，JVM的商业深度学习lib库

2. BID Data Project –能够运行快速、大规模的机器学习和数据挖掘的模式集合

3. Neuroph –面向对象的神经网络

DL4J – 深度学习

DL4J是一个能帮助你配置多层神经网络的工具。它为JVM提供了深度学习且伴随快速原型设计和大规模定制，同时注重比配置更多的约定。DL4J 是由Java语言编写的，可以兼容任何JVM语言。

BID Data Project (大数据项目)

大数据项目是由那些需要处理大量数据并且对性能敏感的人创建的。 UC Berkeley项目是由许多硬件、软件和设计模式集合而成，能在上使用快速、大规模的数据挖掘。

Neuroph

neuroph是用来开发常用的神经网络构架的轻量级java框架。该框架提供了一个java库以及一个GUI工具(称为easyNeurons)，你可以用它来在java项目中创建和训练自己的神经网络。

总结：每隔几年就会有些关于人工智能的新声音。这一次，它伴随着机器学习，数据挖掘，神经网络等等的强化来了，我们都很支持。这些类库开源的事实意味着这些信息和能力正待价而沽，而你所有所做的是思考拥有这个能力可以做成什么。

java 自动补全、就像百度似的。js和java代码怎么写？

原理很简单，但实现很复杂。

如果是代码补全的，一般是通过反射去获取类的一些信息，然后反馈给用户，用于自动填充。

如果是数据库中有的，有3种解决方案，对应2个不同的场景。

第一个场景：访问人数不多，项目不大，服务器资源空闲程度高。对应的方案，直接针对数据库进行关键字模糊搜索。简单粗暴，实现技术要求很低。优点开发难度低，架构简单，缺点匹配程度可能不满足当前需求

第二个场景：访问人数多，服务器资源利用率要求高。对应的方案，建立目录缓存（也可能是NOSQL数据库），对关键字在缓存（NOSQL数据库）进行模糊查找并建立更新机制，但不能全完做到实时同步。优点开发难度相对较高，架构难度一般，缺点用户体验可能不好。

最后一种解决方案，建立大数据平台，使用搜索引擎进行搜索，搭配机器学习提高准确率。优点就是相对其他的基本没有缺点。

如何开始使用 Java 机器学习

让机器运转为了更简单的阐述，以下几个项目可以帮助你：

1.Deeplearning4J (DL4J) –开源，分布式，JVM的商业深度学习lib库

2. BID Data Project –能够运行快速、大规模的机器学习和数据挖掘的模式集合

3. Neuroph –面向对象的神经网络

DL4J – 深度学习

DL4J是一个能帮助你配置多层神经网络的工具。它为JVM提供了深度学习且伴随快速原型设计和大规模定制，同时注重比配置更多的约定。DL4J 是由Java语言编写的，可以兼容任何JVM语言。

BID Data Project (大数据项目)

大数据项目是由那些需要处理大量数据并且对性能敏感的人创建的。 UC Berkeley项目是由许多硬件、软件和设计模式集合而成，能在上使用快速、大规模的数据挖掘。

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