WEKA

MLBase:Spark生态圈里的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
zbf8441372·2013-09-05 20:00

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

这篇文章中我会通过几个例子向大家介绍一些weka中经典的数据挖掘算法和评估算法的手段。
rav009·2013-09-05 17:00

在linux（ubuntu ）上安装配置weka

1.下载javavm。在命令行输入wget--no-cookie--header"Cookie:gpw_e24=http%3A%2F%2Fwww.oracle.com%2F"  http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u25-b15/jdk-7u25-linux-i586.tar.gz 注意命令行中参数表示带cookie的下载请求，如果没有这个命令
rav009·2013-09-03 16:00

数据挖掘笔记（6）——挖掘软件、测试数据

挖掘软件：软件介绍     数据挖掘：SPSS       数据统计：SPSS（简单易用，常用算法），SAS（入手有点困难，可编程）  STATA  SVM（支持向量机）软件Weka软件：实验室使用，非商用
dananhai381·2013-08-26 18:00

apache的math库中的回归——regression（翻译）

这个Math库，虽然不向weka那样专业的ML库，但是用户友好，易用。 多元线性回归，协方差和相关性（皮尔逊和斯皮尔曼），分布测试（假设检验，t，卡方，G），统计。
lvdccyb·2013-08-23 17:00

数据分析：Weka，Matlab，R，SPSS，SAS等分析软件的入门

1功能角度weka是机器学习方面的工具（开源）。spss是数学工具（商业工具）。具体的说，weka的主要功能是模式分类，或者模式识别或者回归。
kingzone_2008·2013-08-20 15:00

WEKA window下的配置mysql

 首先官网下载WEKA.然后安装。配置mysql驱动在安装目录下新建lib文件夹。
xjl712·2013-08-05 16:00

Weka入门教程（2）

3.数据准备 使用WEKA作数据挖掘，面临的第一个问题往往是我们的数据不是ARFF格式的。幸好，WEKA还提供了对CSV文件的支持，而这种格式是被很多其他软件所支持的。
jazywoo123·2013-07-28 15:00

Weka入门教程（3）

3.分类与回归 背景知识 WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)都放在“Classify”选项卡中，这是有原因的。 在这两个任务中，都有一个目标属性（输出变量）。
jazywoo123·2013-07-28 15:00

Weka入门教程（1）

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
jazywoo123·2013-07-28 15:00

Weka学习实验总结

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ae7a1de0100g380.html·Weka学习经验总结三（Weka开发－导入Weka包） 2009-07-20Weka学习经验总结三
jazywoo123·2013-07-28 15:00

Weka系列转载之属性选择

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
emily19900308·2013-07-26 11:02

【IUML】回归和梯度下降

用一个很简单的例子来说明回归，这个例子来自很多的地方，比如说weka。大概就是，做一个房屋价值的评估系统，一个房屋的价值来自很多地方，比如说面积、房
·2013-07-08 13:00

Weka连接Oracle数据库

Weka提供连接数据库的功能，本文仅就连接Oracle的情况举例说明如何进行设置。
kingzone_2008·2013-06-17 19:00

WEKA 学习总结

Weka处理的数据表格中，一个横行称为一个实例（Instance）,竖行代表一个属性（Arrtibute），数据表格称为一个数据集，在weka看来，呈现了属性之间的一种关系（Relation）2.      
xrzs·2013-06-09 15:00

数据挖掘|推荐引擎|开源项目列表

数据挖掘相关：主要包括Weka、R-Project、Knime、RapidMiner、Orange等。
wusuopuBUPT·2013-06-05 00:00

weka相关--libsvm

1、wekalibsvmclassesnotinclasspath按照这篇文章设置就可以：http://endual.iteye.com/blog/1278381 ，可以把几个classpath都添上 
ttang·2013-06-04 14:00

weka数据挖掘（一）

这周一位老师叫我研究数据挖掘，包括算法的研究和weka数据挖掘平台的研究，算法的研究到后面再写，目前研究了wek这个数据挖掘平台，很强大，故写一博文，还有一些自己不懂的问题，求大牛指教。
szu_吴鹏·2013-05-30 00:00

Shark Machine Learning Library 安装配置运行

这两天开始折腾ML的开源库，ML的开源库有很多，比如Torch,MLC,Weka(基于java),Waffles,Shark,scikit,opencv-ml，等等，综合比较了各个开源库的优劣，决定搞搞以下几个库
hitwengqi·2013-05-29 17:00

weka定制计划 已添加到github

weka定制计划已添加到github今天把weka3.7.0官方的开发版本添加到github，有需要的同学可以去下载使用，其中我已经配置好libsvm和liblinear，聚类的clusterEvaluation
Change Dir·2013-05-28 11:00

利用Weka进行二次开发

学过数据挖掘和机器学习课的人估计都知道有weka这么一个开源软件，这个软件实现了很多聚类，分类算法。
jj12345jj198999·2013-05-21 14:00

WEKA学习总结

Weka处理的数据表格中，一个横行称为一个实例（Instance）,竖行代表一个属性（Arrtibute），数据表格称为一个数据集，在weka看来，呈现了属性之间的一种关系（Relation）2.      
lantian0802·2013-05-02 14:00

WEKA学习总结

1.Weka处理的数据表格中，一个横行称为一个实例（Instance）,竖行代表一个属性（Arrtibute），数据表格称为一个数据集，在weka看来，呈现了属性之间的一种关系（Relation）2.Weka
lantian0802·2013-05-02 14:00

WEKA学习总结

Weka处理的数据表格中，一个横行称为一个实例（Instance）,竖行代表一个属性（Arrtibute），数据表格称为一个数据集，在weka看来，呈现了属性之间的一种关系（Relation）2.      
lantian0802·2013-05-02 06:00

weka学习（一） 将weka导入到eclipse中

首先，创建一个java工程，创建好后再导入weka包，如下图：在下载的weka中找到weka.jar将其添加即可，导入后可以看到这里的都是class文件，要想看java的源文件，就必须将weka-src.jar
yongyu211·2013-04-25 11:00

利用weka来进行线性回归

    最近工作中遇到一个问题，就是根据速度和速度对应的评价信息来实现简单的逻辑回顾。这种简单的对于数据挖掘或者机器学习专家来说可能没啥大不了的，但是对于我这种数据菜鸟来说，可能需要查大量的资料才能理解怎么做。         先讲一下逻辑回归的概念（参照吴军的《数学之美》）        逻辑回归模型是一种将影响概率的不同因素结合在一起的指数模型，训练可以采用通用迭代算法和改进的迭代算法来实现，
iamzhongyong·2013-04-21 15:00

利用weka来进行线性回归

    最近工作中遇到一个问题，就是根据速度和速度对应的评价信息来实现简单的逻辑回顾。这种简单的对于数据挖掘或者机器学习专家来说可能没啥大不了的，但是对于我这种数据菜鸟来说，可能需要查大量的资料才能理解怎么做。         先讲一下逻辑回归的概念（参照吴军的《数学之美》）        逻辑回归模型是一种将影响概率的不同因素结合在一起的指数模型，训练可以采用通用迭代算法和改进的迭代算法来实现，
iamzhongyong·2013-04-21 15:00

利用weka来进行线性回归

    最近工作中遇到一个问题，就是根据速度和速度对应的评价信息来实现简单的逻辑回顾。这种简单的对于数据挖掘或者机器学习专家来说可能没啥大不了的，但是对于我这种数据菜鸟来说，可能需要查大量的资料才能理解怎么做。         先讲一下逻辑回归的概念（参照吴军的《数学之美》）        逻辑回归模型是一种将影响概率的不同因素结合在一起的指数模型，训练可以采用通用迭代算法和改进的迭代算法来实现，
iamzhongyong·2013-04-21 15:00

在Eclipse中导入使用weka源码

获取weka源码 1.1. 从weka的官网SVN代码控制库中下载代码 1.2. 从weka程序安装目录中找到weka-src.jar。然后解压这个jar文件。
litaoshoujiao·2013-04-19 19:00

数据挖掘 - 分类算法比较

本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比，通过简单的实验（采用开源的数据挖掘工具-Weka）来验证不
·2013-04-18 12:00

数据挖掘 - 分类算法比较

本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比，通过简单的实验（采用开源的数据挖掘工具-Weka）来验证不
·2013-04-18 04:00

Weka开发［6］－LibSVM

我把这一篇放到Weka开发里讲，主要讲它怎么和Weka结合，Weka中并不是没有SVM算法，Weka中有SMO算法的实现。 We
zwustudy·2013-04-15 14:00

Weka开发［5］－参数设置

   这一次介绍的非常简单，会用传命令行参数的人就不用浪费时间看这一篇了，这一篇介绍weka中一些类参数传递的问题。   
zwustudy·2013-04-15 11:00

Weka开发［4］－特征选择

     特征选择，理论上和实际上理论上和实际上使用特征选择之后进行分类比不进行特征选择的正确率都差，那么特征选择的意义又何在呢？与一位网友讨论的结果是：有些特征的提取可没那么容易，也会带来计算效率问题。如果不进行特征选择直接进行分类的话计算效率有可能不能接受，所以可以事先使用部分数据进行特征选择。那么显然我们要权衡的就是：特征选择带来的正确率下降和不选择有可能带来的
zwustudy·2013-04-15 11:00

Weka开发［3］－Evaluation类

     上一次最后的结果就是一个分类的值，可能让大家大失所望，这一次会给大家一个比较完美的答案，这就是Evaluation类，这次只讲一下最简单的用法，首先初始化一个Evaluation对象，Evaluation类没有无参的构造函数，一般用Instances对象作为构造函数的参数。        
zwustudy·2013-04-15 10:00

Weka开发［2］－分类器类

     这次介绍如何利用weka里的类对数据集进行分类，要对数据集进行分类，第一步要指定数据集中哪一列做为类别，如果这一步忘记了（事实上经常会忘记）会出现“Class index
zwustudy·2013-04-15 10:00

centos6.3 eclipse weka 学习

（1）Weka源代码分析[0]如何将weka导入eclipsehttp://wenku.baidu.com/view/7e2cf4db6f1aff00bed51e3b.html（2）
lydyangliu·2013-04-13 20:00

centos6.3 安装weka

下载：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.htmlClickheretodownloadaziparchivecontainingWeka(weka
lydyangliu·2013-04-13 18:00

Weka 开发［1］－Instances类

      开始介绍Weka，先google一下，把Weka软件下载下来，安装完成之后，在Weka的安装目录中有一个weka.jar的包。
zwustudy·2013-04-08 11:00

weka导入Eclipse

Eclipse3.4.x(weka-src.jar) Edit 0 0 1…TableofContentsRequirementsupto3.4.13and3.5.8ExtractthesourcecodeSetupEclipsenewerthan3.4.13and3.5.8ExtractthesourcecodeSetupEclipseLinksSincethe
ywjun0919·2013-03-26 11:00

weka源码导入Eclipse和Netbeans

weka源码获得与导入小总结，以此记录。
ywjun0919·2013-03-26 11:00

weka关联的ARFF文件

weka中的arff数据文件1.ARFF（Attribute-RelationFileFormat）文件时一个ASCII文件，用于描述一组共享某些属性的实例。
lifuxin1125·2013-03-19 08:00

Java通过weka接口建立RF和SVM分类器

一、Instance实例类该类是用于处理一个有序的权重实例典型的使用方法：importweka.core.converters.ConverterUtils.DataSource; ...
lifuxin1125·2013-03-18 23:00

weka学习(2)——Classifier（类别）

参考：http://quweiprotoss.blog.163.com/blog/static/40882883200810287352690/  publicclassClassifierTest{ privateInstancesm_instances=null; publicvoidgetFileInstances(StringfileName)throwsException{
longyi_java·2013-03-15 17:00

weka学习(1)——Instances

 参考：http://quweiprotoss.blog.163.com/blog/static/408828832008102773314911/   Instances就是一个实例，读取原始数据文件的实例。 publicclassInstanceTest{ publicstaticInstancesgetFileInstances(StringfileName)throwsException
longyi_java·2013-03-15 17:00

weka中的数据文件说明

参考：http://quweiprotoss.blog.163.com/blog/static/408828832008102773314911/ 1、weka读取的数据文件是以".arff"为后缀名的文件
longyi_java·2013-03-06 10:00

使用Weka对股票数据进行分析

测试目标：1)对数据挖掘的步骤进行实践：生成、分析、验证2)熟悉对WEKA的使用测试步骤：1)通达信导出股票复权数据2)通过程序生成:*.arff，包括：训练集和测试集合3)对结果进行评估生成ARFF的代码如下
热带翎羽·2013-02-04 11:00

使用Weka对股票数据进行分析

阅读更多测试目标：1)对数据挖掘的步骤进行实践：生成、分析、验证2)熟悉对WEKA的使用测试步骤：1)通达信导出股票复权数据2)通过程序生成:*.arff，包括：训练集和测试集合3)对结果进行评估生成ARFF
热带翎羽·2013-02-04 11:00

Groovy调用Weka生成决策树

阅读更多运行效果：Groovy代码:importweka.classifiers.Classifierimportweka.classifiers.trees.J48importweka.core.Instancesimportweka.core.converters.ArffLoaderimportweka.gui.treevisualizer.PlaceNode2importweka.gui
热带翎羽·2013-01-29 16:00

Groovy调用Weka生成决策树

运行效果：Groovy代码: importweka.classifiers.Classifier importweka.classifiers.trees.J48 importweka.core.Instances
热带翎羽·2013-01-29 16:00
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