对数线性回归算法的关键概念是使用自然对数转换来转换指数函数的线性回归问题为线性函数的回归问题。其方法是使用对数变换来将指数函数转换为线性函数，然后使用线性回归算法，在对数变换后的数据上进行回归分析。在Java中，可以使用Apache Commons Math库来实现对数线性回归算法。具体实现方法可以参考以下代码示例：
import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegression;
public class LogLinearRegression {
public static void main(String[] args) {
// Create a SimpleRegression object
SimpleRegression regression = new SimpleRegression();
// Add data points to the regression model
regression.addData(1.0, Math.log(3.0));
regression.addData(2.0, Math.log(7.0));
regression.addData(3.0, Math.log(17.0));
regression.addData(4.0, Math.log(41.0));
// Print the regression parameters
System.out.println(regression.getIntercept());
System.out.println(regression.getSlope());
}
}
这个示例代码使用SimpleRegression类来实现对数线性回归算法，并演示了如何使用addData()方法向回归模型添加数据点，并使用getIntercept()和getSlope()方法获取回归系数。