Java / Scala用の完全な機械学習ライブラリ[終了]

PythonにはMLライブラリがたくさんあります（すばらしいscikit-learnなど）。多くのアルゴ（回帰、分類、クラスタリング、相互検証、特徴処理）を含み、安定して維持され、大規模なデータセットを処理できるjava / scalaに何か良いものはありますか？

私は、Mahout、Breeze / Nak、Wekaを見つけたばかりですが、Pythonのものほど見栄えがよくありません。

さらに、同等のものがない場合、JavaコードをPythonに効率的に接続するにはどうすればよいですか？

MLのライブラリ、フレームワーク、ソフトウェアツールの厳選されたこのリストが役立つ場合があります。特に、探しているリソース（JavaおよびScalaの MLリスト）が含まれています。

Apache Spark、特にそのコンポーネントMLlibは、まさにあなたが探しているもののように見えます。MLlibには、分類、回帰、次元削減などの実装が含まれています。Scala、Java、Pythonでプログラミングできます。

基本的には、Hadoopクラスターで実行できる非常に高速な分散コンピューティングフレームワークです。開発目的で、ローカルマシンでもスタンドアロンモード（Hadoopなし）で簡単に実行できます。

こちらのMLlibガイドをご覧ください。https：//spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html

JavaML（http://java-ml.sourceforge.net/）およびEncog（http://www.heatonresearch.com/encog）を見てください。後者は、多くのアルゴリズムよりもニューラルネットワークに重点を置いています。

また、wekaにはあまり友好的なJava APIがないかもしれませんが（まず第一に、それはライブラリではなくGUIアプリケーションであるため）、それに慣れると、そこに実装されているものの数がわかるようになります。

私はそれらすべてをうまく使いました。