机器学习与Java：从基础到生产部署

《机器学习与Java》是一本全面的实用指南，专为希望掌握机器学习并将ML模型部署到实际项目中的Java开发人员编写。与众多以Python为主的书籍不同，本书完全聚焦于Java生态系统：JVM开发人员可用的库、框架和工具。

本书内容涵盖哪些？

本书涵盖Java机器学习的完整工作流程：

• ML基础：线性回归、决策树、SVM、聚类——均附Java示例。
• 库与框架：Deeplearning4j（神经网络）、Weka（经典算法）、Smile、Tribuo、Apache Spark MLlib。
• 数据准备：处理CSV、JSON、数据库，数据清洗与特征工程。
• 深度学习：用于图像的卷积网络（CNN）、用于文本的循环网络（RNN）、Transformer。
• 自然语言处理与计算机视觉：自然语言处理（Stanford CoreNLP、OpenNLP）、图像识别（JavaCV、DL4J）。
• 推荐系统：协同过滤、矩阵分解。
• 生产部署：将模型打包到Spring Boot、REST API、Docker、监控、A/B测试。

本书适合哪些读者？

本书面向：

• Java开发人员（初级/中级水平），希望转向数据科学或在其技术栈中增加ML能力。
• 后端工程师，构建微服务并希望集成机器学习模型。
• 学生和教师，学习基于Java的机器学习。
• 技术管理者，希望了解Java生态系统中ML的可能性。

阅读后您将学到什么？

• 如何为分类、回归或聚类任务选择合适的算法。
• 如何使用Deeplearning4j：构建和训练神经网络，加载预训练模型。
• 如何在Java中处理文本：分词、向量化（Word2Vec、TF-IDF）、情感分析。
• 如何将模型部署到生产环境：在Spring Boot上创建REST服务，打包到Docker，配置CI/CD。
• 如何优化性能：并行处理、GPU加速、模型量化。
• 如何测试ML模型：指标（准确率、精确率、召回率、F1分数）、交叉验证。

每章均包含实践示例、现成代码和自主练习任务。所有示例均可在GitHub仓库中获取。本书语言通俗易懂，避免过多数学内容——重点在于实践和对算法的直观理解。

《机器学习与Java》是经典Java开发与现代人工智能之间的桥梁。立即开始在您的项目中使用ML吧！