「Smile」一下，轻松用Java玩转机器学习

金磊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

Smile&＃xff0c;如其名&＃xff0c;会是一个让你「笑着用」的好工具。

它的全名叫做 Statistical Machine Intelligence and Learning Engine&＃xff0c;是一个快速、全面的机器学习系统。

试问有多全&＃xff1f;可以说是「方方面面」。

机器学习方面&＃xff0c;例如分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选取、流形学习、多维尺度分析、遗传算法、最邻近搜索等等。

当然还有像数据可视化、数理统计等其他任务也是 hold 得住。

还体现在语言方面&＃xff0c;例如 Java、Scala、Kotlin 和 Clojure 都可以轻松驾驭。

而且&＃xff0c;还可以在线试用&＃xff01;

几行代码就能用起来

一个工具好不好&＃xff0c;「易用性」很关键。

先来看下 Smile 用起来有多方便。

以「随机森林」为例&＃xff0c;Java 代码如下&＃xff1a;

Scala、Kotlin 的代码分别是&＃xff1a;

简单定义、调用即可&＃xff0c;确实挺方便。

Smile 提供了数百种高级算法&＃xff0c;并且界面十分简洁。其中&＃xff0c;Scala API 还提供了高级运算符&＃xff0c;可以轻松构建机器学习应用。

全面的机器学习

说到 Smile 的「全面性」&＃xff0c;先来看下它在机器学习上都能做些啥。

• 分类&＃xff1a;支持向量机、决策树、AdaBoost、随机森林、梯度提升、神经网络、最大熵分类器&＃xff0c;KNN&＃xff0c;朴素贝叶斯&＃xff0c;fisher/线性/二次/正则判别分析等。

• 回归&＃xff1a;支持向量回归、高斯过程、回归树、梯度提升、随机森林、RBF 网络、OLS、LASSO、ElasticNet、岭回归等。

• 特征选择&＃xff1a;基于遗传算法的特征选择、基于集成学习的特征选择、树形图、信噪比等。

• 聚类&＃xff1a;BIRCH,、CLARANS、 DBSCAN、DENCLUE、Neural Gas、K-Means、X-Means等。

• 关联规则和频繁项集挖掘&＃xff1a;FP-growth 挖掘算法。

• 流形学习&＃xff1a;IsoMap、LLE、Laplacian 特征映射、t-SNE、UMAP、PCA、核 PCA、概率 PCA。

• 多维缩放&＃xff1a;经典 MDS、等渗 MDS、Sammon 映射。

• 最近邻搜索&＃xff1a;BK树、Cover树、kd树、SimHash、LSH。

• 序列学习&＃xff1a;隐马尔可夫模型&＃xff0c;条件随机域。

• 自然语言处理&＃xff1a;分句器和分词器、Bigram 统计测试、短语提取器、关键词提取器、词性标注器、相关性排序。
  

由于排版问题&＃xff0c;有一些能够实现的机器学习方法还没有列完。

但从上面列举的方法中可以看出&＃xff0c;Smile 能够处理的机器学习方法还是较为全面。

数学、统计和可视化

Smile 还提供先进的数值计算环境&＃xff1a;从特殊函数、线性代数&＃xff0c;到随机数发生器、统计分布和假设检验。

另外&＃xff0c;还实现了图形、波形和各种插值算法。

除此之外&＃xff0c;还能够实现数据可视化。

例如散点图、直线图、阶梯图、条形图、箱形图、热力图等等。

Java or Python&＃xff1f;

虽然 Smile 工具好用是好用&＃xff0c;但在 Reddit 上还是激起了一番争议。

矛盾点还是语言之间的较量。

拥护Python的选手便说&＃xff1a;

如果没有Python API&＃xff0c;你不可能在这个社区&＃xff08;实现&＃xff09;太多能力。

还有对Java语言的「嘲讽」&＃xff1a;

你说Scala、Kotlin 和 Clojure&＃xff0c;你只是换了不同的方式说Java而已。

但 Smile 也官网上强有力的做出了「回应」&＃xff1a;

Smile 性能比R、Python好。

那么&＃xff0c;你看好这款Smile工具吗?

参考链接&＃xff1a;
http://haifengl.github.io/

— 完 —

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