所需的任何引擎。 GPU/CPU 加速器： Apache Mahout 通过使用“本机求解器”来提高 Java 虚拟机的速度，该求解器在核心内移动以卸载到堆外或 GPU 内存以实现更快的计算。 推荐者： Apache Mahout 包括替代最小二乘法、共现和相关共现的实现，以扩展共现，使其可用于多个数据维度。
优点 缺点 使数据科学家更容易执行算法 调试可能需要相当爱沙尼亚电报筛查长的时间 免费使用 允许用户使用附加功能 亚当斯 ADAMS代表高级数据挖掘和机器学习系统，是专门针对 Java 的深度学习库。该库用于帮助促进创建反应性、数据驱动的工作流程，并提供大量操作和参与者。 ADAMS 是数据挖掘、检索处理和数据可视化的绝佳选择。ADAMS 在 GPLv3 上发布，可轻松将 ML 集成到业务流程中，并严格遵循“少即是多”的理念。
因此，ADAMS 使用起来简单高效。 ADAMS 使用树状结构与控制参与者结合来定义数据如何流动，而无需任何显式连接。 主要特点 // 产品亮点 尽管 ADAMS 可能不是您使用过的最灵活的库，但它确实具有许多关键功能，例如： 包括四种类型的参与者：独立（无输入，无输出）、源（仅输出）、变压器（输入和输出）和接收器（仅输入） 使用控制参与者来确定数据流或流程执行 Actor 可以在树结构中隐式连接，而不是放置在画布上 优点 缺点 可以与 CI/CD 一起使用 需要 Java 11 或更高版本 易于集成并开始构建 需要 Maven 3.8+ 需要 TextLive 2010+ JavaML JavaML 是 ML 和数据挖掘算法的集合，其中包含每个算法的通用接口。