WEKA

使用weka进行数据挖掘

weka参考教程：http://wenku.baidu.com/link?
Maggie张张·2016-06-07 10:41

机器学习之 weka学习（一）weka介绍，安装和配置环境变量

本部分详情可查看博客http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/20844443数据挖掘开源软件：WEKA基础教程Weka简介：Weka是由新西兰怀卡托大学开发的智能分析系统
帅气的弟八哥·2016-05-30 14:58

Weka 3.8 无法打开package manager解决方法

原来系统里装有weka3.7，后来安装Weka3.8版本后，发现无法打开packagemanager，然后发现官网有如下提示：NoteforusersupgradingfromWeka3.7toWeka3.8orlater
竹聿Simon·2016-05-28 20:02

数据挖掘常用工具库介绍

最近一直在做公司用户画像的事情，涉及到很多的挖掘工具的使用与二次开发，包括weka,liblinear,libsvm,sklearn等4个传统的工具库，各有优缺点，主要取决于自己对工具的熟练程度，一旦熟悉和熟练之后
erliang20088·2016-05-22 22:00

weka数据挖掘

基础知识:数据挖掘:将大量数据转变为有实际意义的模式和规则，分为两种:直接的和间接的数据挖掘的最终目标就是要创建一个模型,这个模型可改进您解读现有数据和将来数据的方式。数据挖掘的核心就是将正确的模型应用于数据。第一种技术是回归，用来基于其他的示例数据预测一个数值输出（比如房屋价值）。第二种技术是分类（即分类树或决策树），用来创建一个实际的分支树来预测某个未知数据点的输出值。第三种技术是群集，可用它
农民兄弟·2016-05-17 13:13

数据挖掘之weka连接mysql数据库

因为毕业设计做的是与数据挖掘有关的课题，最近开始学习一个开源的数据挖掘平台weka。
托马斯czh·2016-05-07 09:02

五月任务

1.代码嵌入工程（第二周）2.读bayes论文（第三周）3.跑实验，写论文（第一周）4.多线程编程（第四周）Weka,Spark,实际操作；kaggle观摩练习
ztf312·2016-05-06 16:00

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。
xia4820723·2016-04-28 11:00

Java调用Weka API创建Arff文件

毕业设计是基于Web的数据挖掘系统，其中主框架使用了SpringMVC集成MyBatis，挖掘算法的实现采用了Weka提供的开源jar包。
u010844111·2016-04-18 20:00

weka笔记

数据预处理离散化weka.filters.unsupervised.attribute包下StringToNominal应用场景如将产品Id的数值表示先转换为字符串类型，再表示变成离散的ID
foolsnowman·2016-04-15 13:00

WEKA文本处理方法

1、WEKA在文本分类中的应用http://datamining.xmu.edu.cn/~zq/dmkd/text.htm2、
yangcq06·2016-04-14 19:00

机器学习实用测试数据集

关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。
levy_cui·2016-04-13 14:00

阿里音乐流行趋势预测大赛一起做-（2）weka初识

本次比赛第一赛季我们团队大赛先用weka对数据进行预处理。weka是一款开源的，免费的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machinelearning）以及数据挖掘（datamining）软件。
electech6·2016-04-09 20:00

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（六）SMO/LibSVM/SVM参数

这一节主要讲解如何求取SVM的参数α，一种比较高效的算法是SMO算法，首先看下要求的问题：X,Y和C都是已知的量，只有W是要求的。要求解这个问题，我们先看下坐标上升法例如要求接一个max_f(x1,x2,…,xn)的问题，其中各个xi是自变量，如果应用坐标上升法求解，其执行步骤就是：1.首先给定一个初始点，如X_0=(x1,x2,…,xn);2.fordim=1:n，固定xi;(其中i是除dim以
qiao1245·2016-03-29 15:00

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（五）SVM最优间隔和核方法

这一章主要讲解Ng的机器学习中SVM的后续内容，主要包括最优间隔分类器求解，核方法。最优间隔分类器的求解利用以一篇讲过的的原始对偶问题求解的思路，我们可以将类似思路运用到SVM的求解上来。具体的分析如下：对于SVM求解的问题：我们把约束条件稍微变形一下：只有函数间隔是1的点才能使上式取等号，也就是有意义的，如下图：叉叉和圈圈分别代表正反例，可以看出，只有落在边缘的点的α≠0，这些点才是支持向量。其
qiao1245·2016-03-29 13:00

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（四）SVM和原始对偶问题

这篇博客主要讲解了Ng的课第六、七个视频，涉及到的内容包括，函数间隔和几何间隔、最优间隔分类器（OptimalMarginClassifier）、原始/对偶问题（Primal/DualProblem）、SVM的对偶问题几个部分。函数间隔和几何间隔函数间隔（functionalmargin）与几何间隔（geometricmargin）是理解SVM的基础和前提。假设y∈{-1,1}，而不再是0,1，我
qiao1245·2016-03-29 12:00

weka学习入门笔记

目录 1.简介2.数据格式3.数据获取与预处理3.关联规则（购物篮分析）4.分类与回归5.聚类分析1.简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis
NIeson2012·2016-03-26 19:00

weka-Explorer-Classify的使用

一、实验目的学习使用weka中的常用分类器，完成数据分类任务。二、实验内容了解weka中explorer的Classify面板4个区域的功能。
yigoh·2016-03-23 16:19

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（三）神经网络和参数含义

神经网络是一种非常重要的机器学习模型，人们从生物学中大脑神经元连接方式得到启发，提出了神经网络的概念，它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。最近几年深度学习大热,尤其是阿尔法围棋（AlphaGo）战胜李世乭后，神经网络和深度学习被推到了风口浪尖的。AlphaGo主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神
qiao1245·2016-03-19 13:00

weka-Explorer-Preprocess 的使用

一、实验目的了解weka中Explorer的Preprocess相关功能。
yigoh·2016-03-17 11:50

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（二）生成学习/朴素贝叶斯

这篇博客主要涉及到Ng的课第二个讲义，包括生成学习算法（generatelearningalgorithm）、高斯判别分析（GaussianDiscriminantAnalysis，GDA）、朴素贝叶斯（NavieBayes）、拉普拉斯平滑（LaplaceSmoothing），文本事件模型。生成学习算法首先要清楚什么是生成学习。之前讲的方法如回归等方法都属于判别学习，也就是直接对问题求解的一种方法
qiao1245·2016-03-15 17:00

使用Weka进行数据挖掘（Weka教程九）模型序列化/持久化存储和加载

有很多时候，你在构建了一个模型并完成调优后，你很可能会想把这个模型存入到磁盘中，免得下次再重新训练。尤其是神经网络、SVM等模型训练时间非常长，重新训练非常浪费时间。那么怎么持久化模型呢？其实既然模型也是一个JAVA对象，那我就按照JAVA的序列化和反序列化方法保存模型对象即可。Java中的序列化和反序列化①java.io.ObjectOutputStream代表对象输出流，它的writeObje
qiao1245·2016-03-15 14:00

.mat,.txt,.csv 数据转换为weka中的arff格式及matlab和Weka之间相互转换格式

在RUSBoost和SMOTEBoost中提供了csv转换为arff格式的方法，详见CSVtoARFF.mhttp://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/37315-rusboosthttp://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/37311-smoteboostfunctionr=CSVt
帅气的弟八哥·2016-03-14 15:31

.mat,.txt,.csv 数据转换为weka中的arff格式及matlab和Weka之间相互转换格式

在RUSBoost和SMOTEBoost中提供了csv转换为arff格式的方法，详见CSVtoARFF.mhttp://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/37315-rusboosthttp://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/37311-smoteboostfunctionr=CSVt
jiandanjinxin·2016-03-14 15:00

使用Weka进行数据挖掘（Weka教程四）Weka数据Instance之Attribute

本篇博客讲解下Weka中数据的属性Attribute。什么是Attribute？attribute指的是Weka中数据的属性，一般就是表明数据集信息，数据每一列的性质等。
yang1young·2016-03-10 14:09

使用Weka进行数据挖掘（Weka教程二）Weka数据之ARFF与多文件格式转换

上一篇博客主要讲解了Weka开发环境的搭建，从本博客开始就正式进入Weka开发。进行数据挖掘，首先要关注的是数据，这篇博客主要讲解Weka的数据格式和在Weka中如何操作数据。
yang1young·2016-03-05 15:41

使用Weka进行数据挖掘（Weka教程一）Weka初识之在你的代码中使用Weka

转眼使用Weka已经大半年了，自己在学习过程中走了很多弯路，使用过程中我最大的感觉就是国内没有对Weka一个完善的整理和相关的学习论坛。
yang1young·2016-03-04 15:49

data Mining with Weka: Trailer More Data Mining with Weka 用weka 进行数据挖掘 Weka 用weka 进行更多数据挖掘

https://www.youtube.com/user/WekaMOOC大学公开课 视频教程weka入门教程 dataMiningwithWeka:Trailer MoreDataMiningwithWekadataMiningwithWeka
donaldlee·2016-03-03 13:00

Java调用C/C++编写的第三方dll动态链接库（zz）

AD：51CTO网+首届中国APP创新评选大赛火热招募中……最近在用weka做一个数据挖掘相关的项目，不得不说，weka还是一个不错的开放源代码库，提供了很多最常用的分类和聚类算法。在我的项目中要用
拿时间投资自己·2016-03-01 15:00

Android学习必备--java工具15个

Weka 1.Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。
OC_Bowen·2016-02-18 13:00

weka_统一header小技巧

今天用weka进行文本分类，有两个语料库（类别都是IT/体育/健康/军事/教育/经济），我想使用一个语料库作训练集，另一个作测试集。
IvanSSSS·2016-02-16 22:00

weka中的options

[1] http://wenku.baidu.com/link?url=qS9p_hczcat28NfMaL8UzlF2RJMuRk3l7SU8srpaC_uy_csdsZNLbfOZyBK8H8y8nFaIWZ3Ijsd1-9Xd16jP2c2Dg-LUeldMIqlcqpRi76O
F_G·2016-02-04 19:00

Weka学习四（属性选择）

在这一节我们看看属性选择。在数据挖掘的研究中，通常要通过距离来计算样本之间的距离，而样本距离是通过属性值来计算的。我们知道对于不同的属性，它们在样本空间的权重是不一样的，即它们与类别的关联度是不同的，因此有必要筛选一些属性或者对各个属性赋一定的权重。这样属性选择的方法就应运而生了。在属性选择方面InfoGain和GainRatio的比较常见，也是最通俗易懂的方法。它们与DecisionTree的构
小飞侠-2·2016-01-08 15:50

大数据可视化Google Chart实现

本程序调用WekaAPI及libsvm工具包，对基金数据库进行数据预处理，然后将处理好的数据通过Chart.js框架来实现数据的可视化，接下来要说明实现流程。
pangjiuzala·2016-01-04 19:00

25 个 Java 机器学习工具和库

本列表总结了25个Java机器学习工具&库：1.Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。
itcast_cn·2015-12-31 15:00

25个Java机器学习工具和库

1.Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。
gcq123456789·2015-12-28 13:00

weka支持的算法和weka简单的聚类例子

weka是数据挖掘的平台，集成了很多算法。
qq_26562641·2015-12-26 17:00

数据挖掘-基于Kmeans算法、MBSAS算法及DBSCAN算法的newsgroup18828文本聚类器的JAVA实现(上)

关联分析频繁模式挖掘算法的Java实现工程下载及运行FAQ )本文要点如下：对newsgroup文档集进行预处理，按照DF法及SVD分解法抽取特征词，实现降维实现了K-Means，MBSAS，DBSCAN三种聚类算法用weka
qq_26562641·2015-12-26 16:00

25个Java机器学习工具&库

Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。
wuli2496·2015-12-25 22:00

25个Java机器学习工具&库

摘要：本问总结了25个Java机器学习工具&库：Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法、面向数据流挖掘的流行开源框架（MOA）、新型的柔性工作流引擎ADAMS、基于Java的面向文本文件的机器学习工具包
youzhouliu·2015-12-25 21:48

25个Java机器学习工具&库

摘要：本问总结了25个Java机器学习工具&库：Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法、面向数据流挖掘的流行开源框架（MOA）、新型的柔性工作流引擎ADAMS、基于Java的面向文本文件的机器学习工具包
youzhouliu·2015-12-25 21:00

[机器学习]支持向量机及其应用---手写识别系统（SMO算法）

感知机支持向量机理论线性可分支持向量机线性支持向量机非线性支持向量机常见核函数SMO算法支持向量机的应用手写识别系统应用背景工具选择转换样本数据将txt文本转换为arff文件算法执行使用测试数据测试模型好坏与KNN算法实验结果对比参考资料本博文将介绍支持向量机的一些理论并使用WEKA
u010536377·2015-12-22 21:00

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

Weka简介

简介Weka的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品–Clementine
qunxingvip·2015-12-22 15:00

Spark生态圈之——MLBase分布式机器学习系统

虽然对具体ML算法了解不多，但是对比类似的系统，比如Weka，Mahout而言，我感到MLBase的构想有更进一步的创新和独到之处。而且更重
kavy·2015-12-18 16:00

用 WEKA 进行数据挖掘，第 2 部分: 分类和群集

在本系列“用WEKA进行数据挖掘”的第2部分我们将讨论两种最常见的数据挖掘方法—分类和群集—利用它们可以对您的数据进行更强大的分析。查看本系列更多内容发布日期： 2010年5月31日 级别： 中级
kexinmei·2015-12-16 15:00

[机器学习]K近邻算法及其应用--WEKA工具

K近邻算法理论基础k近邻模型距离度量k值的选择分类决策规则WEKA实战问题背景数据预处理得到分类器对未知的数据进行分类预测K近邻算法理论基础（本节内容参考了：李航《统计学习方法》，清华大学出版社）k近邻法是一种基本分类与回归方法
u010536377·2015-12-16 14:00

用 WEKA 进行数据挖掘(参考链接整理)

在完善最近那个项目的同时，开始学习用weka做一些简单的数据挖掘和分析。
u012505618·2015-12-07 21:00

WEKA使用教程(经典教程转载)

WEKA使用教程目录 1.简介2.数据格式3.数据准备4.关联规则（购物篮分析）5.分类与回归6.聚类分析1.简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis
u012505618·2015-11-23 16:00

Weka 3.7.12源码学习、阅读、分析(2)

之前的文章里写到过Classififer的基本作用，它是Weka中分类器都需要实现的抽象类。
sr_sr·2015-11-18 23:00
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