您可能会发现这份广泛的ML 库、框架和软件工具精选列表对您有所帮助。特别是，它包含您正在寻找的资源 - Java和Scala的 ML 列表。

Apache Spark 尤其是它的组件 MLlib 看起来与您正在寻找的完全一样。MLlib 包含分类、回归、降维等的实现。您可以使用 Scala、Java 和 Python 进行编程。

它基本上是一个非常快速的分布式计算框架，可以在 Hadoop 集群中运行。出于开发目的，您也可以在本地计算机上轻松地以独立模式（没有 Hadoop）运行它。

在此处查看 MLlib 指南：https ://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html

看看 JavaML ( http://java-ml.sourceforge.net/ ) 和 Encog ( http://www.heatonresearch.com/encog )。后者更关注神经网络而不是许多算法。

此外，weka 可能没有非常友好的 java API（因为，首先，它是一个 GUI 应用程序，而不是一个库），但是当你习惯它时，你就会开始欣赏那里实现了多少东西。

我已经成功地使用了所有这些。