Clojure能够通过一些库和框架来支持机器学习模型的训练和部署。以下是一些常用的库和框架：
Incanter：Incanter是一个用于数据分析和机器学习的Clojure库，它提供了各种数据处理、统计分析和机器学习的功能。使用Incanter，可以进行数据预处理、特征选择、模型训练和评估等操作。
Weka：Weka是一个流行的机器学习框架，它提供了各种机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、关联规则等。Clojure可以通过Weka的Java API来使用这些功能。
Deeplearning4j：Deeplearning4j是一个基于Java的深度学习框架，它支持多层神经网络和各种深度学习模型。通过Clojure的Java互操作性，可以使用Deeplearning4j来训练和部署深度学习模型。
TensorFlow：TensorFlow是一个流行的深度学习框架，它支持各种深度学习模型和算法。Clojure可以通过TensorFlow的Java API来使用这些功能。
ONNX：ONNX是一个用于跨平台机器学习模型交换的开放式标准，它允许将模型从一个框架导出到另一个框架。Clojure可以使用ONNX的Java API来导入和导出模型，从而实现模型的部署和集成。
总的来说，Clojure可以通过Java互操作性来使用各种机器学习框架和工具，从而实现机器学习模型的训练和部署。Clojure的函数式编程特性和简洁的语法也使得它在处理数据和构建模型时更具有灵活性和表达力。
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