下面是25個Java機器學習的工具&&庫列表：
1.Weka是一個數據挖掘任務機器學習算法的集合。這些算法可以直接應用於數據集或者在你自己的Java代碼中調用。Weka 包含數據預處理、分類、回歸、聚類、關聯規則、可視化 等工具。
2.Massive Online Analysis(MOA) 是一個非常流行的數據挖掘方面的開源框架，它有一個非常活躍的社區。它包括一組機器學習算法(分類、回歸、聚類、異常檢測、概念漂移檢測和推薦系統)和評估工具。同WEKA 項目一樣，MOA 也是用Java編寫的，但卻擴展的更高。
3.MEKA項目提供了多標記學習和評價方法的一個開源實現。在多標記分類中，我們要為每個輸入實例預測多個輸出變量。這不同於僅涉及單個目標變量的“標准”的情況。 MEKA是基於WEKA機器學習工具包。
4.Advanced Data mining And Machine learning System(ADAMS) 是一種新型的，靈活的工作引擎，旨在快速構建和維護現實世界，復雜的知識流程，基於GPLv3發布。
5.Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index-Structure(ELKI) 是用Java編寫的開源的(AGPLv3) 數據挖掘軟件。ELKI 的重點是研究unsupervised methods in cluster analysis and outlier detection算法。
6.Mallet是一個Java文本文檔的機器學習工具包。Mallet 支持最大熵、naive bayes以及決策樹分類算法。
7.Encog是一種先進的機器學習框架，支持 Support Vector Machines，人工神經網絡，遺傳編程，貝葉斯網絡，Hidden Markov Models，遺傳編程和遺傳算法。
8.Datumbox是一個用Java編寫的開源機器學習框架，允許快速開發機器學習和統計應用。該框架的主要重點是，包括大量的機器學習算法和統計測試，並能夠處理中等規模的數據集。
9.Deeplearning4j是第一個使用Java和Scala編寫的商業級的、開源的、分布式深度學習庫。它的目的是在商業環境中使用，而不是作為一種研究工具。
10.Mahout是一個帶有內置算法的機器學習框架，Mahout-Samsara 幫助人們創建自己的數學，同時提供一些現成的算法實現。
11.Rapid Miner是由德國的多特蒙德大學開發的。它為用戶創建自己的應用提供了圖形用戶界面和Java API。它提供了數據處理，可視化和機器學習算法建模。
12.Apache SAMOA是一個機器學習框架。包含了一個分布式流媒體編程抽象ML算法,使開發新的ML算法不用直接處理復雜的底層分布式流處理引擎(DSPEe, 如 Apache Storm, Apache S4, 和 Apache Samza)。它的用戶可以一次開發分布式流媒體ML算法，並執行多個DSPEs。
13.Neuroph通過提供支持創建、培訓並保存神經網絡的Java神經網絡簡化了神經網絡的發展。
14.Oryx 2 是一個建立在Apache Spark 和 Apache Kafka之上，但專業化的實時大規模機器學習的lambda 架構。它是一個創建應用的框架，但同時提供了包，以及協同過濾、分類、回歸和聚類的終端到終端的應用程序。
15.Stanford Classifier是一個機器學習工具，得到數據並把它們分成 K 類。這個軟件是一個Java實現的最大熵分類器。
16.Cortical.io是一個快速、精確、像大腦一樣的Retina API 。
17.JSAT是一個機器學習快速入門的庫。它是我業余時間開發的，可以在GPL 3下使用。庫的一部分是自我教育，因此，所有的代碼是自包含的。JSAT是純Java的，沒有外部的依賴。
18.N-Dimensional Arrays for Java(ND4J) 是一個 JVM 的科學計算庫。它們是用來在生產環境中使用的，這意味著程序的設計是以最小的內存需求來運行的。
19.Java Machine Learning Library是一組機器學習算法的參考實現。這些算法都是有記錄的，包括源代碼，都記錄在文檔網站。它主要是用Java編寫的。
20.Java-ML是一個Java API，是一個Java實現的機器學習算法的集合。它只提供了一個標准的算法接口。
21.MLlib (Spark)是一個Apache Spark 擴展的機器學習庫。雖然是Java，但該庫提供Java, Scala 以及 Python 綁定。庫是新的，並且算法的列表很長。
22.H2O是一個智能應用的機器學習 API。它擴展了統計、機器學習以及大數據的運算。H2O 是可擴展的。
23.WalnutiQ是一個理論上與部分人腦有共同學習算法的面向對象的模型（工作目標是一個簡單的帶有情感的人工智能模型）。
24.RankLib是一個排序學習算法庫。目前已經實現了八種流行的算法。
25.htm.java(Hierarchical Temporal Memory implementation in Java) 是智能學習平台 Numenta 的一個Java端口。
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