前言

机器学习是人工智能的一个分支，它利用算法和数据，让计算机能够像人类一样学习和行动。通过分析给定的数据集，机器学习算法能够识别数据的特性，并对未知数据进行推断。

本书旨在教授如何使用Java开发和实现机器学习算法。书中不仅涵盖了基础概念，还提供了丰富的实例。此外，书中还会介绍一些常用的机器学习库，如Weka、Apache Mahout、Mallet等。通过阅读本书，读者将学会如何为具体问题选择合适的机器学习方法，并评估不同技术的优劣。书中还会讲解如何优化性能，包括数据预处理和融合多种方法的结果。

本书将详细讨论如何使用Java库进行机器学习，并提供清晰易懂的示例。同时，书中还会指导读者如何准备分析的数据、如何选择机器学习方法，以及如何衡量流程的效果。

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第一章：机器学习快速入门

本章将介绍机器学习的基本知识、常见概念和原理，以及机器学习的应用流程。通过本章的学习，读者可以快速了解机器学习的具体步骤和核心原理。

本章将涵盖以下内容： - 机器学习及其与数据科学的关系 - 机器学习的基本步骤 - 数据类型及其重要性 - 数据收集和预处理方法 - 利用机器学习理解和挖掘数据 - 利用机器学习从数据中提取有用信息并建立预测模型

如果你已经熟悉机器学习并且急于开始编程，可以跳过本章，直接阅读后续章节。然而，如果你需要重温基础知识或澄清某些概念，强烈建议你认真研读本章内容。

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第二章：面向机器学习的Java库与平台

本章将介绍适用于机器学习的各种Java库和平台。通过学习这些库和平台，读者可以了解每个库的功能以及它们可以解决的问题。

本章将涵盖以下内容： - 构建机器学习应用所需的Java环境 - Weka：一个通用的机器学习平台 - Java机器学习库：一系列机器学习算法 - Apache Mahout：一个可扩展的机器学习平台 - Apache Spark：一个分布式机器学习库 - Deeplearning4j：一个深度学习库 - Mallet：一个文本挖掘库

此外，我们还将讨论如何结合这些库和其他组件构建完整的机器学习应用栈。

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第三章：基本算法——分类、回归和聚类

本章将从最基础的机器学习任务入手，通过简单易懂的数据集来介绍分类、回归和聚类的关键算法。在第二章中，我们已经学习了几种重要的Java机器学习库及其功能，本章将使用这些库来完成一些基础的机器学习任务。

本章将涵盖以下主题： - 加载数据 - 过滤属性 - 创建分类、回归和聚类模型 - 评估模型

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第四章：应用集成方法预测客户关系

本章将深入研究一个真实的客户营销数据库，目标是对可能流失的客户以及潜在的附加销售和交叉销售机会进行预测。我们将使用集成方法来解决这个问题，并采用在KDD Cup比赛中获奖的解决方案。本章将使用Orange数据库作为示例，该数据库由法国电信公司提供。

我们的任务包括以下几点： - 预测客户流失 - 分析客户的购买意愿 - 推荐升级产品或服务，以增加销售收入

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第五章：关联分析

本章将介绍如何使用关联规则分析来探索数据之间的关系。我们将通过购物篮分析来了解顾客的购买行为，并探讨如何将这种方法应用于其他领域。关联分析是购物篮分析的核心，通过这种方法，可以从特定用户或群体的行为中发现共现关系。在零售业中，关联分析可以帮助我们更好地理解顾客的购买行为，并制定有效的交叉销售和追加销售策略。

本章将涵盖以下主题： - 购物篮分析 - 关联规则学习 - 不同领域的应用

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第六章：使用Apache Mahout构建推荐引擎

本章将介绍推荐引擎的基本概念，并演示如何使用Apache Mahout构建基于内容的过滤和协同过滤推荐器。推荐引擎是当今许多初创公司广泛使用的数据科学工具。推荐系统的构建主要依赖两种技术：基于内容的过滤和协同过滤。基于内容的过滤算法通过项目属性寻找具有相似属性的项目；协同过滤算法则关注用户评分或其他用户行为，基于相似用户兴趣和购买行为进行推荐。

本章将涵盖以下主题： - 如何构建推荐引擎 - 准备Apache Mahout - 基于内容的方法 - 协同过滤方法

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第七章：欺诈与异常检测

本章将介绍异常和可疑模式检测的相关背景知识，然后通过两个实际案例——保险索赔欺诈检测和网站流量异常检测——来展示如何应用机器学习算法进行欺诈检测。以电子商务欺诈检测为例，通过合理运用机器学习算法，我们可以将购物者在线行为（如网站浏览历史）纳入欺诈检测算法的考量范围，从而使得检测更加全面，而不仅仅是考虑持卡人的购物历史。

本章将涵盖以下主题： - 检测问题与挑战 - 可疑模式检测 - 异常模式检测 - 处理不平衡数据集 - 时间序列中的异常检测

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第八章：使用Deeplearning4j进行图像识别

本章将介绍图像识别和基本的神经网络架构，并讨论如何使用Deeplearning4j库构建各种深度学习模型，以实现对手写数字的识别。在网络世界中，图像无处不在，遍布各类Web服务、社交网络和电子商务平台。与人类相比，计算机在理解图像内容和意义方面存在较大困难。本章将首先介绍计算机在图像理解方面的挑战，然后重点讲解一种基于深度学习的解决方案。我们将学习如何配置深度学习模型，并使用Deeplearning4j库实现图像分类模型。

本章将涵盖以下内容： - 图像识别简介 - 讨论深度学习基础 - 创建图像识别模型

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第九章：使用手机传感器进行行为识别

本章将介绍如何使用传感器数据进行行为识别。通过手机内置的传感器，我们可以识别日常生活中的行为，例如行走、坐下、跑步等。本章将详细介绍如何收集和处理手机传感器数据，并构建行为分类模型。

本章将涵盖以下主题： - 行为识别简介，包括手机传感器和行为识别流程 - 收集移动设备上的传感器数据 - 行为分类和模型评估 - 部署行为识别模型

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第十章：使用Mallet进行文本挖掘——主题模型与垃圾邮件检测

本章将介绍文本挖掘的基础知识，演示如何使用Mallet库进行文本处理和分析，包括主题建模和文档分类。Mallet是一个处理自然语言的Java库，通过本章的学习，读者可以了解如何导入和预处理文本数据，并应用这些技术来构建主题模型和检测垃圾邮件。

本章将涵盖以下主题： - 文本挖掘简介 - 安装和使用Mallet - 主题模型 - 垃圾邮件检测

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第十一章：机器学习进阶

这是本书的最后一章，将提供关于如何部署模型的实用建议，并指引读者去哪里寻找更多资源、材料和技术，以便进一步深入了解机器学习。在前面几章中，我们已经介绍了如何使用Java机器学习库解决实际问题，本章将是整个学习旅程的最后一站。尽管如此，这不应成为你学习的终点。本章将为你提供一些实用建议，帮助你在真实世界中部署模型，并指出你可以进一步学习的方向。

本章将涵盖以下主题： - 机器学习在现实生活中的应用 - 标准化和标记语言 - 云中的机器学习 - Web资源和竞赛

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