机器学习Java代码

在Java中，机器学习主要是通过使用各种开源库来实现的，比如Apache Mahout、Weka、 Deeplearning4j等。以下是简单的示例，展示如何在Java中利用Weka库进行简单的线性回归：

import weka.core.Instances;
import weka.classifiers.functions.LinearRegression;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 加载数据集
        Instances data = DataSource.read("path_to_your_dataset.arff");
        data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1); // 设置目标变量

        // 创建并构建模型
        LinearRegression model = new LinearRegression();
        model.buildClassifier(data);

        // 预测新数据
        double[] features = {10.0, 5.0}; // 假设我们有一个新的样本
        Instance newInstance = new DenseInstance(2);
        newInstance.setValue(0, features[0]);
        newInstance.setValue(1, features[1]);
        newInstance.setDataset(data);
        double prediction = model.classifyInstance(newInstance);

        System.out.println("预测结果: " + prediction);
    }
}

这个例子中，首先加载了一个ARFF格式的数据集，然后创建了一个`LinearRegression`分类器实例，接着训练模型，并对给定的新样本进行预测。