WEKA

weka: naive bayes

m_NumClasses               训练数据中类的个数m_NumAttributes           属性的个数m_Instances                  训练数据m_ClassDistribution        类的概率分布，即P(C)。其类型是Estimator，估值器m_Distributions[m_NumAttributes][m_NumClass
aalbertini·2011-04-01 18:00

weka: FCBFSearch

paper:FeatureSelectionforHigh-DimensionalData:AFastCorrelation-BasedFilterSolution. Featureselectionmethodbasedoncorrelationmeasureandrelevanceredundancyanalysis.Useinconjunctionwithanattributeseteval
aalbertini·2011-03-31 18:00

weka: exhaustive search

穷举搜索。假设10个属性，需要找出2^^10种可能情形中，那种的merit最优。每次直接根据迭代次数space产生属性集 code：//best_group初始为空//best_merit初始为空best_group的merit//假设有10个属性，那么需要搜索2^^10-1=1023次BigIntegersearchSpaceEnd=BigInteger.ONE.add(BigInteger.O
aalbertini·2011-03-31 17:00

weka: backwards with delete

paper:MarkHall,EibeFrank:CombiningNaiveBayesandDecisionTables.In:Proceedingsofthe21stFloridaArtificialIntelligenceSocietyConference(FLAIRS)  code://best_group初始包含所有属性//mainsearchloopbooleandone=false;
aalbertini·2011-03-31 17:00

weka: best first search

ASSearch               搜索算法类ASEvaluation            特征结果集评价算法类。该类有接口接受样本输入AttributeEvaluation       单个特征的评价类AttributeSetEvaluation   特征集的评价类AttributeSelection         特征选择类，接受ASSearch与ASEvaluation作为输入
aalbertini·2011-03-31 16:00

incorprate weka into eclipse project using Java

http://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code 
Skai_CSDN·2011-03-29 21:00

zz weka 例子

 weka是很好用的机器学习库，这里就不详细介绍了。言归正传，要使用程序方式使用weka，步骤如下：一、在eclipse里新建一个javaproject：1.      
Skai_CSDN·2011-03-29 00:00

weka入门教程

1.简介WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis），它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/
fhqllt·2011-03-28 15:00

WEKA入门教程

转载自：http://www.wekacn.org/viewtopic.php?
deeplearning·2011-03-27 14:00

weka 学习资料链接

[1]Primer–WekaWiki链接[2]《DataMiningPracticalMachineLearningToolsandTechniques》Chapter15:471-485[3]在weka
statdm·2011-03-21 16:00

WEKA入门教程【转】

http://www.360doc.com/content/09/0423/13/23378_3237539.shtml上面的网站有图片并且是一个很好的入门教程~~http://bbs.wekacn.org
Skai_CSDN·2011-03-21 14:00

如何在weka3-6版本中使用libsvm的方法

以前用过WEKA，所以觉得它的界面很熟悉，所以就专门搜索了关于怎样把libsvm加入到weka中。
zhouqiang128·2011-03-14 20:00

Weka新手文章

Weka新手文章（一）收藏数据仓库，数据分析，不涉及商业方面的高层决策之用，故本篇文章只适合初学数据仓库，为了完成老师作业，且想用weka做简单数据挖掘之用的童鞋。
skai_csdn·2011-03-11 23:00

Weka新手文章

Weka新手文章（一） 收藏数据仓库，数据分析，不涉及商业方面的高层决策之用，故本篇文章只适合初学数据仓库，为了完成老师作业，且想用weka做简单数据挖掘之用的童鞋。
Skai_CSDN·2011-03-11 23:00

Windows/Linux上weka的配置

weka是机器学习和数据挖掘领域使用java语言开发的开源的工具包，最近个人也在学习weka的使用，下面对安装后的配置做些记录，免得以后忘了。
dupei·2011-03-03 08:00

用weka进行数据挖掘

什么是数据挖掘？您会不时地问自己这个问题，因为这个主题越来越得到技术界的关注。您可能听说过像Google和Yahoo!这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点，您不禁疑惑，“它们要所有这些信息干什么？”您可能还会惊奇地发现Walmart是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一。现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘，并且目前尚未使用数据挖掘的公司在不久的将来就会发现自己处于极
beifenggo·2011-01-18 16:00

用weka进行数据挖掘

什么是数据挖掘？您会不时地问自己这个问题，因为这个主题越来越得到技术界的关注。您可能听说过像Google和Yahoo!这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点，您不禁疑惑，“它们要所有这些信息干什么？”您可能还会惊奇地发现Walmart是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一。现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘，并且目前尚未使用数据挖掘的公司在不久的将来就会发现自己处于极
beifenggo·2011-01-18 16:00

在MyEclipse中运行数据挖掘工具weka

(我使用的是jdk_1.6，MyEclipse 7.1) 在WEKA 的官方网页上下载WEKAhttp://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/的安装程序 安装后，在安装目录下有个
beifenggo·2011-01-18 14:00

在MyEclipse中运行数据挖掘工具weka

(我使用的是jdk_1.6，MyEclipse 7.1) 在WEKA 的官方网页上下载WEKAhttp://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/的安装程序 安装后，在安装目录下有个
beifenggo·2011-01-18 14:00

数据挖掘工具weka入门教程

目录1.简介顶楼2.数据格式顶楼3.数据准备1楼4.关联规则（购物篮分析）1楼5.分类与回归2楼6.聚类分析2楼Weka入门教程，来自http://forum.wekacn.org/viewtopic.php
beifenggo·2011-01-17 20:00

数据挖掘工具weka入门教程

目录1.简介顶楼2.数据格式顶楼3.数据准备1楼4.关联规则（购物篮分析）1楼5.分类与回归2楼6.聚类分析2楼Weka入门教程，来自http://forum.wekacn.org/viewtopic.php
beifenggo·2011-01-17 20:00

核密度估计原理

最近在读wek的代码的时候，发现weka的naivebayes分类器中有使用到核概率密度估计，想了一下核概率密度估计原理。       
searcher.go.go·2010-12-19 20:00

weka 中的算法名说明

 1)数据输入和输出WOW()：查看Weka函数的参数。Weka_control()：设置Weka函数的参数。
statdm·2010-12-18 12:00

WEKA 数据挖掘可视化分析平台

利用WEKA编写数据挖掘算法WEKA是由新西兰怀卡托大学开发的开源项目。WEKA是由JAVA编写的，并且限制在GNU通用公众证书的条件下发布，可以运行在所有的操作系统中。
yihaizhiyan·2010-11-24 20:00

weka的java使用(3)——特征选择

weka的java使用(3)——特征选择继续weka的编程系列。数据挖掘的一个重要的过程就是要特征选择，主要作用就是降维，并且降低计算的复杂性，摒弃那些可能的潜在噪声。
Change Dir·2010-11-23 10:00

在eclipse中配置weka

     最近在做一个数据挖掘项目，准备在eclipse平台上借用weka实现文本分类等功能，采用java语言编写。
Pc620·2010-11-08 10:00

weka的java使用(2)——分类

weka的java使用(2)——分类书接上文，既然写了聚类，再把我用到的分类的相关代码奉上。  
Change Dir·2010-11-04 09:00

weka的java使用(1)——聚类

weka的java使用(1)——聚类weka是著名的数据挖掘工具，在这里有详细介绍，IDMer老师的博客里也有比较详细的用法描述。
Change Dir·2010-11-04 09:00

数据分析软件SPSS及数据挖掘软件WEKA使用

说明从数据表中读入数据，用SPSS进行数据处理，然后用WEKA进行数据分析。2.   
xieyan0811·2010-10-31 21:00

Weka的数据格式ARFF转换

ARFF文件是Weka默认的储存数据集文件。每个ARFF文件对应一个二维表格。表格的各行是数据集的各实例，各列是数据集的各个属性。
网上无痕·2010-10-06 15:00

基于LUCENE实现自己的推荐引擎

1、常用推荐引擎算法问题 1）、相对成熟、完整、现成的开源解决方案较少 粗略分来，目前与数据挖掘及推荐引擎相关的开源项目主要有如下几类： 数据挖掘相关：主要包括Weka、R-Project、Knime
backsnow·2010-10-01 23:00

weka入门（转）

偶尔看到的，先转了  0 Weka简介Weka全名是WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis，是一个已有11年的发展历史的开源数据挖掘软件。
smcfy·2010-09-25 18:00

Weka下LibSVM (WLSVM)的配置

引用： http://www.cs.iastate.edu/~yasser/wlsvm/ Weka安装完成之后就可以在分类器里面选择libsvm，但是会提示找不到model。
orange.lpai·2010-09-01 16:00

weka聚类结果

=== Run information === Scheme:       weka.clusterers.SimpleKMeans -N
·2010-08-29 22:00

ID3算法的weka实现

ID3：归纳决策树(Induction Decision Tree Version 3) ID3算法一种由数据构造递归的的过程。选择一个属性作为根节点，按照其他属性将数据集分类，每一个子节点得到一个数据集。对这种划分的质量进行评估，递归执行该过程，直至全部节点不能再进行划分。某节点不能划分的条件有2:一个是节点具有单类，二是节点具有单一属性。质量评估的标准为：①信息增益：根节点的信息值，与分裂子节
Lux_Veritas·2010-08-25 22:00

weka及其数据格式

以“%”开始的行是注释，WEKA将忽略这些行。如果你看到的“weather.arff”文件多了或少了些“%”开始的行，是没有影响的
·2010-08-23 14:00

weka源码导入Eclipse和Netbeans

weka源码获得与导入小总结，以此记录。
xdlidong·2010-07-25 22:00

Weka学习（ensemble算法）

转载自 http://blog.csdn.net/anqiang1984/archive/2009/04/03/4045903.aspx       前两次我们讲了数据挖掘中比较常见的两类方法。这次我来介绍一下ensemble（集成技术），总的来说，ensemble技术是归类在分类中的。它的主要原理是通过集成多个分类器的效果来达到提高分类效果的目的。简
orange.lpai·2010-07-25 10:00

Weka初步

转载自 http://blog.csdn.net/anqiang1984/archive/2009/04/01/4040571.aspx 从前年开始使用weka最数据挖掘方面的研究，到现在有一年半的时间了
orange.lpai·2010-07-25 10:00

Weka初步

阅读更多转载自http://blog.csdn.net/anqiang1984/archive/2009/04/01/4040571.aspx从前年开始使用weka最数据挖掘方面的研究，到现在有一年半的时间了
orange.lpai·2010-07-25 10:00

Weka使用之聚类分析

转自： http://anna-zr.iteye.com/blog/578938 http://blog.sina.com.cn/s/blog_591e979d0100kds1.html 上次我介绍了分类器的使用方法，这次我来介绍一下聚类算法。聚类算法在数据挖掘里面被称之为无监督学习（unsupervised learning），这是与分类算法（supervised learning
orange.lpai·2010-07-24 22:00

Weka使用之属性选择

转自： http://anna-zr.iteye.com/blog/578943 http://blog.sina.com.cn/s/blog_591e979d0100kds0.html 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
orange.lpai·2010-07-24 22:00

weka 特征选择

1infomationgains:     会对连续的attribute进行离散化：          NumericToBinary,将属性进行0/1离散，Convertsallnumericattributesintobinaryattributes(apartfromtheclassattribute,ifset):ifthevalueofthenumericattributeisexact
aalbertini·2010-07-23 10:00

weka 特征选择

1infomationgains:会对连续的attribute进行离散化：NumericToBinary,将属性进行0/1离散，Convertsallnumericattributesintobinaryattributes(apartfromtheclassattribute,ifset):ifthevalueofthenumericattributeisexactlyzero,thevalue
aalbertini·2010-07-23 10:00

60天工作总结

工具调优模型，并开发SWT工具（仅仅给自己使用，后来发现不如excel），写ICM模型调优报告 0607-0611 参加网易有道研发工程师笔试，请假三天 0614-0618 请假一周 0621-0625 WEKA
dtxbcsy·2010-07-21 11:00

Weka学习五（ROC简介）

今天我们来介绍一下ROC（Receiveroperatingcharacteristics）国内复旦张文彤老师在《SPSS统计分析基础教材》中将其翻译成“受试者工作特征”，也有按字面意思译成“接受者操作特征曲线”。到底选择哪一个大家自便吧。ROC曲线是有TP(Truepositiverate)、FP(Flasepositiverate)构成的，以TP作为Y轴，FP作为X轴。 对于一个离散型分类器（
aalbertini·2010-07-20 14:00

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
aalbertini·2010-07-20 14:00

Weka学习三（ensemble算法）

前两次我们讲了数据挖掘中比较常见的两类方法。这次我来介绍一下ensemble（集成技术），总的来说，ensemble技术是归类在分类中的。它的主要原理是通过集成多个分类器的效果来达到提高分类效果的目的。简单我们可以通过两张图片来看看集成的效果：图一为多个基分类器单独工作时的分类效果图。图二为集成分类器的分类效果。我们可以看到集成分类器的分类曲线明显会平滑的多。来个比喻，在一件事情的表决上面，一个人
aalbertini·2010-07-20 14:00

Weka学习二（聚类算法）

http://liouwei20051000285.blog.163.com/blog/static/25236742009101610445275/上次我介绍了分类器的使用方法，这次我来介绍一下聚类算法。聚类算法在数据挖掘里面被称之为无监督学习（unsupervisedlearning），这是与分类算法（supervisedlearning）相对的。在它们两者之间还一种叫做半监督学习（semi-
aalbertini·2010-07-20 14:00

Weka学习一（分类器算法）

http://liouwei20051000285.blog.163.com/blog/static/252367420091016104326723/从前年开始使用weka最数据挖掘方面的研究，到现在有一年半的时间了
aalbertini·2010-07-20 14:00
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