J48

Weka 分类树输出结果解析 Weighted.avg

本文是对weka分类树的结果解释，集合了其它的博文我们使用的是weka自带的weather数据库先看左侧，classifier是分类方法，J48是递归分治策略；cross-validation表示交叉验证
deer(écho)·2023-12-30 03:34

Jetson nano 入门 环境搭建

烧写完成后，你会看到电脑上多了好多移动磁盘设备，不用管，也不用格式化使用DC接口供电时，需将J48两个针脚短接，用跳线帽或者杜邦线。image.png官方教程：Je
樱木花道a·2023-12-28 02:02

Jetson Nano 4GB 要怎么供电? Jetson Nano 2GB呢?

JetsonNano4GB常使用的电源连接方式有两种：1.DCPowerJack(5.5×2.1mm),5V/4A，需使用跳帽将脚位J48短路(图一红框处)，电源连接方式请参照图一蓝框处。
AI边缘计算服务器_图为科技·2023-07-16 18:03

jetson nano B01 1

(建议自备螺丝刀),以下是安装好的图片2.如果要跑较大的深度模型(eg:yolov5等),建议使用5v4A电源.使用5V4A电源需要在J48上短接跳线帽.一个跳线帽插两个引脚--->短接.3.镜像:建议使用
半度温热·2023-01-07 23:04

jetson nano系统烧录以及备忘笔记

注意如需采用MicroUSB供电，需要把板子上的J48跳线帽拔掉，如需采用DC电源供电，需要把J48跳线帽插上。
晓蓝WQuiet·2022-11-19 22:06

ML入门2.0 -- 手写决策树（Decision Tree）

ML入门2.0手写决策树（DecisionTree）决策树简介决策树原理决策树举例实验截图：数据集导入使用ID3分类算法使用C4.5（这里是J48）手写ID3运行结果：完整版程序见githhub决策树简介
maschinist-lzy·2022-11-16 09:04

1.3 J48决策树分类器的使用

导入glass.arff数据，选择“Classify”中的J48分类器。点击“start”,等一会儿将会出现运行结果表示有30个叶子节点，共有59个节点。
yanyanwenmeng·2020-09-14 08:34

Weka之分类器(classifier)的使用

这里选择决策树中经典的J48分类器为例。3、点击Start，开始分类。4、得到Clas
HarperFive·2020-09-12 13:41

Weka之重复训练与测试数据

2、打开classify面板，选择J48分类器。3、将Percentagesplit按比划分设为90%，即数据集的90%为训练集，10%为训练集。点击“start”后，
HarperFive·2020-09-12 13:41

Weka开发［5］－参数设置

以下的图就是打开的以J48为例的界面（不知道怎么打开以下界面的，回家面壁思过），对话框里当然就是可选的参数，如果都不了解是什么
Happy__Day·2020-08-02 21:47

Jetson Nano Running Samples

Nanoforumlinksnano-compatible-i2s-soundcard/1.如何下载镜像软件到JetsonNanoStep1.进入Recoverymode找到J40和J48跳PIN，将J48
秦风_无衣·2020-07-14 04:29

R语言：决策树ID3/C4.5/CART/C5.0算法的实现

算法区分要点R包ID3使用信息增益rpart包中rpart函数C4.5使用信息增益RWeka包中J48()CART使用ginirpart包中rpart函数C5.0C4.5的改进，比较适合于大规
海军上将光之翼·2020-06-29 07:50

C4.5(weka又称为J48)算法原理详解

1.信息增益率ID3算法有以下几个缺点:1个属性取值越多,则此属性的信息增益率越大,越有可能被ID3选为当前分类属性。然而取值较多的属性并不一定最优。(例如一个属性的每个子节点都只有1个样本,此时信息增益率达到最大,但是用这样的属性却没有任何意义)ID3只能处理离散型属性可以处理缺失数据可以对树进行剪枝针对ID3算法的不足,Quinlan又提出了C4.5，C4.5算法采用信息增益率来取代信息增益作
npupengsir·2020-06-27 05:00

Weka c4.5 决策树 j48源码 解析(一)

weka是一个java的机器学习库，官网这篇文章是搭建阅读weka源码环境的过程。想直接看源码分析的可以跳过。工具：EclipseJavaEEIDEforWebDevelopers.Version:Mars.2Release(4.5.2)新建一个maven项目如图，接下来有好几个下一步，这个比较随意，可以自己看着填，也可以上网搜索其他参考。使用maven主要的好处是相关的源码和jar包maven会
xia4820723·2016-04-28 11:00

weka-Explorer-Classify的使用

三、实验要求在同一数据集上，选择多种分类器（常用的分类器有NaiveBayes、SMO、IBK（k设为2）、J48等），对不同分类器的输出结果进行比
yigoh·2016-03-23 16:19

Weka分类---J48

利用iris数据集用weka自带的J48训练分类器详细见程序注释packagewekaTest; importweka.classifiers.meta.FilteredClassifier; importweka.classifiers.trees.J48
qunxingvip·2015-12-22 21:00

分类--决策树（J48选择根节点-信息熵）

1、J48原理 　　基于从上到下的策略，递归的分治策略，选择某个属性放置在根节点，为每个可能的属性值产生一个分支，将实例分成多个子集，每个子集对应一个根节点的分支，然后在每个分支上递归地重复这个过程。
·2015-11-12 16:03

Weka 自动优化参数

.*; /** * A little example for optimizing J48's confidence para
·2015-11-11 17:46

Weka 入门2

然后我们要选择分类器，分类器有很多，我们暂时使用J48分类器。对数据进行训练可以使用buildClassifier，然后我们可以用classifyInstance来查看训练数据预测的
·2015-11-11 17:40

代码-Weka的决策树类J48

package kit.weka;   /** * desc:试试Weka的决策树类 * <code>J48Test</code> * */ import java.io.File; import java.io.IOException; import weka.classifiers.Classifier; impo
·2015-11-11 14:42

设计一个简单的，低耗的能够区分红酒和白酒的感知器（sensor）

学习using weka in your javacode 主要学习两个部分的代码：1、过滤数据集 2 使用J48决策树进行分类。
·2015-11-11 06:10

Weka开发［11］—J48源代码介绍

这次介绍一下J48的源码，分析J48的源码似乎真还是有用的，同学改造J48写过VFDT，我自己用J48进行特征选择（当然很失败）。
pior·2015-10-20 20:00

Weka开发［10］—NBTree源码介绍

我不多的读者之一发E-mail给我，说他没有看出NBTree和J48的区别是什么，当时我也没什么空，所以拖到今天才草草看了看。大概讲一下。      
pior·2015-10-20 20:00

Weka开发［6］－参数设置

以下的图就是打开的以J48为例的界面（不知道怎么打开以下界面的，回家面壁思过），对话框里当然就是可选的参数，如果都不了解是什么
pior·2015-10-17 22:00

机器学习：WEKA的应用之 J48（C4.5）

对于机器学习分类问题的解决方法除了SVM（支持向量机）、maxent（最大熵）还有J48和Adaboost，这两项工具箱都有集成在weka里，下面先说一下对J48即C4.5的应用weka的下载与安装什么是
happy_XYY·2015-09-10 19:14

机器学习：WEKA的应用之 J48（C4.5）

对于机器学习分类问题的解决方法除了SVM（支持向量机）、maxent（最大熵）还有J48和Adaboost，这两项工具箱都有集成在weka里，下面先说一下对J48即C4.5的应用weka的下载与安装什么是
oMengLiShuiXiang1234·2015-09-10 19:00

weka J48决策树学习

Weka为一个Java基础上的机器学习工具，上手简单，并提供图形化界面，提供如分类、聚类、频繁项挖掘等工具，本篇文章主要写一下分类器算法中的J48算法及其实现。
hnsd983704669·2015-06-10 14:33

Weka算法Classifier-tree-J48源码分析（三）ModelSelection

ModelSelection主要是用于选择合适的列对数据集进行分割，结合上一篇J48的主流程，发现用到的ModelSelection有 C45ModelSelection以及BinC45ModelSelection
ROger__wonG·2014-09-07 21:00

Weka算法Classifier-tree-J48源码分析（二）ClassifierTree

一、问题主要带着四个问题去研究J48的实现。1、如何控制分类树的精度。2、如何处理缺失的值（MissingValue）3、如何对连续值进行离散化。4、如何进行分类树的剪枝。
ROger__wonG·2014-09-07 15:00

Weka算法Classifier-tree-J48源码分析（一）算法和基本数据结构

Weka为一个Java基础上的机器学习工具，上手简单，并提供图形化界面，提供如分类、聚类、频繁项挖掘等工具，本篇文章主要写一下分类器算法中的J48算法及其实现。
ROger__wonG·2014-09-01 23:00

Weka Explorer(探索者界面) 详解（3）决策树算法，分类器评价标准说明

在弹出的树状目录中找到trees节点，打开它，选择J48算法。验证方式选择10折交叉验
rav009·2013-09-05 17:00

Weka开发［5］－参数设置

以下的图就是打开的以J48为例的界面（不知道怎么打开以下界面的，回家面壁思过），对话框里当然就是可选的参数，如果都
zwustudy·2013-04-15 11:00

WEKA，classify，J48

简介生成pruned或unpruned的C4.5决策树。选项binarySplits-是否对nominalattributes使用bianrysplits。confidenceFactor-值越小删除越多instancedebug-如果设置为true，则输出另外的信息。minNumObj-每个叶子包含instance的最小数量。numFolds-一个fold用来削减，其他的用来构建树。reduce
lyle_5·2012-09-09 09:00
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