WEKA

Weka中的Evaluation类源代码分析

使用的数据是最简单的weather.nominal.arff，使用的分类模型是NaiveBayes1.在构造函数中进行了如下操作：m_ClassPriors[numClasses]统计构造函数传入的data的各个类的先验概率，有一个平滑处理，在统计之前每个m_ClassPriors[i]都赋值为1，防止出现某个类先验概率为0的情况出现。m_MarginCounts=newdouble[500+1]
Avalonist·2018-04-30 20:39

后端常用开源组件合集(持续更新中)

1.常用库awesome-golang开源库集合2.编码规范cppguide-C++编码规范CodeReviewComments-gocodereview建议3.敏捷开发工具wekan-用于实践敏捷开发的看板
沐风·2018-04-23 00:00

特征选择-weka搜索函数

weka3.8.1中关于特征选择的搜索函数有3个类，分别是Ranker，GreedyStepwise，BestFirst，这3个类的作用是配合评估函数，将训练数据集中的特征进行筛选、排序。
黄国甫·2018-04-11 11:00

优化器，梯度。学习策略

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，也在很多的开源软件中看到，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、房间的数量（几室几厅
kennyadelaide·2018-04-10 15:02

数据挖掘初试--熟悉WEka平台

实验一熟悉weka平台一、实验名称WEKA的使用与数据准备二、实验目的熟悉数据挖掘的常用软件WEKA的安装和环境，理解weka的数据格式，掌握数据格式的转换，理解数据预处理的必要性和基本方法。
qq_35169045·2018-03-25 15:03

WEKA 3.9.2中文手册 - 第2章 启动WEKA

文章目录WekaGUI选择器（weka.gui.GUIChooser类）用于运行Weka的GUI主界面和相关工具。
董旭阳TonyDong·2018-01-30 14:23

weka学习笔记-持续更新

weka记录evaluator：评估者supervised：监督数据分析是确定性问题的处理，数据挖掘是不确定性问题的处理数据分析:一般要分析的目标比较明确，分析条件也比较清楚。
进阶的小橙子·2018-01-26 17:25

weka使用ID3和C4.5算法 分类实验

使用weka做分类任务并建立相应决策树（ID3算法和C4.5算法）weka安装相关知识理论2.1决策树2.2ID3算法2.3C4.5算法分类实验3.1数据处理3.2使用ID3算法3.3使用C4.5算法3.4ID3
Fannie08·2018-01-17 21:31

centos7安装wekan-0.63

第一步，先安装mongodb,该教程安装的是mongodb-linux-x86_64-3.6.1.tgz版本1.进入/usr/local/目录cd/usr/local2创建mongodb目录mkdir-pmongodb3进入mongodb目录cdmongodb4下载mongodb并放到mongodb下，可用xftp等工具mongodb5解压mongodbtar-zxvfmongodb-linux-
qq_38385051·2018-01-10 19:01

使用weka开启ML大门

首先进入到weka官网下载weka工具。进入网站后找到DownLoad，点击进入，选择适合你电脑的版本下载安装即可。weka主界面这个是mac版的界面展示效果。
hello_bear·2017-12-11 10:49

如何下载UCI数据集转成arff格式的文件

网址：http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php到uci上下载数据集会发下下载下来的都是（.data）格式的，但是使用weka需要(.arff)格式的文
come_on_bowl·2017-12-01 19:15

weka中属性值的理解：(int) data.instance(i).classValue()

经过数据集取自weka安装目录data@relationweather@attributeoutlook{sunny,overcast,rainy}@attributet
lsh呵呵·2017-12-01 12:56

Weka初体验--回归

下载：下载并安装Weka数据集回归：是最为简单易用的一种技术，但可能也是最不强大（这二者总是相伴而来，很有趣吧）。
Gunther17·2017-10-15 16:29

weka之如何利用kmeans算法分析数据的聚类效果

2.用weka对给定的数据集进行测试和分析：2.1数据预处理：由于聚类算法是无监督的学习算法，不需要对数据进行训练
iayay222·2017-09-16 21:21

机器学习概念之梯度下降算法（全量梯度下降算法、随机梯度下降算法、批量梯度下降算法）...

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，也在很多的开源软件中看到，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、
weixin_34348111·2017-09-05 19:00

机器学习实验—线性回归预测

一、实验目的和内容1、掌握使用Weka做线性回归的方法；2、掌握线性回归的相关知识；3、处理丢失数据的值，替换原始数据中的短横线（因为这里的实验数据本应该是数字类型，而不是枚举类型）。
啊，这谁顶得住！·2017-08-03 21:23

机器学习实验—线性回归预测

一、实验目的和内容1、掌握使用Weka做线性回归的方法；2、掌握线性回归的相关知识；3、处理丢失数据的值，替换原始数据中的短横线（因为这里的实验数据本应该是数字类型，而不是枚举类型）。
啊，这谁顶得住！·2017-08-03 21:23

从零开始学习weka数据挖掘

作为一个免费、公开、开源的数据挖掘工作平台，Weka集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化操作等；目前，Weka最新版本为weka
huangbo929·2017-07-28 11:04

从零开始学习Weka数据挖掘视频教程-黄波-专题视频课程

从零开始学习Weka数据挖掘视频教程—2815人已学习课程介绍Weka数据挖掘视频培训课程概况：该教程利用Weka进行数据分析和挖掘的方法，内容包括Weka数据挖掘软件的下载安装、基础知识、分类处理、高级应用技巧
神小威·2017-07-28 10:48

在eclipse中导入weka（3.6版本）的源代码包

更简单的方法在https://blog.csdn.net/MileyPriencess/article/details/842581111找到weka的安装位置，寻找weka的压缩文件weka-src.jar
xwq-csdn·2017-07-04 12:55

weka之调用特征选择

9854774packageFilterTest;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.FileReader;importjava.util.Random;importweka.attributeSelection.CfsSubsetEval
kaikai_sk·2017-05-28 13:51

Weka内置特征选择算法整理

属性评估方法：CfsSubsetEval：根据属性子集中每一个特征的预测能力以及它们之间的关联性进行评估。ChiSquaredAttributeEval：根据与分类有关的每一个属性的卡方值进行评估。ClassifierSubsetEval：根据训练集或测试集之外的数据评估属性子集。ConsistencySubsetEval：根据利用属性子集进行分类时得到的分类值的一致性进行评价。CostSensi
班得瑞的猫·2017-05-21 16:54

weka数据挖掘分析

基于Weka数据聚类分析银行用户的购买力通过分析对银行储户信息的分析，进行cluster分类，最终找到合适的消费人群。
ECNU_Cheng·2017-05-16 08:36

weka文本聚类（1）--概述

在百度上随便可以搜索到利用weka进行文本聚类的示例，非常详细，但是不足的是，它们都是用命令行进行的，而用java语言调用weka进行文本聚类的完整例子却很难找到。
码弟·2017-05-09 18:11

docker常用命令和操作以及Wekan开源项目部署

http://man.linuxde.net/catsudodockerrun-d--restart=always--namewekan616--link"wekan-db51:db"-e"MONGO_URL
谁知林栖者·2017-04-20 18:11

Weka连接MySQL数据库详解

Weka连接MySQL数据库详解一、软件环境（1）Weka3.8.1（目前官网提供的较稳定版本）（2）MySQL5.5.39（实测比较稳定）（3）mysql-connector-java-5.1.41说明
csdn-WJW·2017-03-22 21:28

Weka数据采集操作

具体操作：---->启动Weka者，Openfile导入已采集的数据文件weather.nominal.arff----->首先我们使用过滤器对数据集进行删除属性操作，我们这里选择的是属性属于无监督过滤器
潇潇雨歇_·2017-03-11 21:29

基于机器学习的网络异常流量识别系统——工具篇

Weka简介WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
IndexFziQ·2017-02-23 12:33

weka 连接数据库详细步骤

weka连接sqlserver或mysql步骤相同，只不过驱动和转换文件不同。
开到荼蘼815·2017-01-20 13:40

Windows从源码手动安装wekan实践步骤（Install manually from Source）：

这是最复杂的方式，不过拥有最大的灵活性，适应自己的需求。第一步：首先得安装Node.js，不能太高，官网支持0.10.40（https://nodejs.org/en/blog/release/v0.10.40/）因此我又重新退回低版本，下载https://nodejs.org/dist/v0.10.40/node-v0.10.40-x86.msi傻瓜式的操作，就不详细说了，下面是对node.js
Miss_LL·2017-01-10 16:46

数据挖掘中免费数据集下载网站

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。
打江南走过一阵·2016-12-18 19:41

weka进行十折交叉验证

十折交叉验证英文名叫做10-foldcross-validation，用来测试算法准确性。是常用的测试方法。将数据集分成十分，轮流将其中9份作为训练数据，1份作为测试数据，进行试验。每次试验都会得出相应的正确率（或差错率）。10次的结果的正确率（或差错率）的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证（例如10次10折交叉验证），再求其均值，作为对算法准确性的估计。之所以选择将数据
Shellerine·2016-11-22 09:47

weka中的arff格式数据

1.数据格式主要有三个要求，@relation,@attribute,@data这三个是要有的，文件的名称，实例的属性，以及实例属性的对应值@relationhouse @attributehouseSizenumeric@attributelotSizenumeric@attributebedroomsnumeric@attributegranitenumeric@attributebathro
·2016-11-15 20:00

（macOS）weka3.8最简单方法连接MySQL数据库

按老板的要求在学习机器学习，准备在weka环境下试验。但是连接Mysql的时候遇到了问题，提示找不到合适的driver。于是就寻求度娘帮忙。
wufengqiyun·2016-10-26 09:57

一键免费部署看板管理应用——Wekan

很多同学可能不明白看板管理究竟是什么，别急，下面这两个场景你肯定看到过：什么是看板管理？没错，这其实就是KanBan（看板），也叫“看板管理”（来自日语“看板”，カンバン）是丰田生产模式中的重要概念，指为了达到准时生产方式（JIT）控制现场生产流程的工具，一般常见于生产系统，比如工厂车间或传统IT软件开发……大家常见的应该是实体看板，适合布置在团队所有成员都在一个办公室工作的环境。它的优点很明显，
好雨云市·2016-10-20 16:13

一键免费部署看板管理应用——Wekan

很多同学可能不明白看板管理究竟是什么，别急，下面这两个场景你肯定看到过：什么是看板管理？没错，这其实就是KanBan（看板），也叫“看板管理”（来自日语“看板”，カンバン）是丰田生产模式中的重要概念，指为了达到准时生产方式（JIT）控制现场生产流程的工具，一般常见于生产系统，比如工厂车间或传统IT软件开发……大家常见的应该是实体看板，适合布置在团队所有成员都在一个办公室工作的环境。它的优点很明显，
好雨云市·2016-10-20 16:36

kettle内存溢出解决方法

KETTLE——Weka处理大数据量内存溢出问题2012年09月02日⁄综合⁄共1057字⁄字号小中大⁄评论关闭现在做的一个项目ETL采用KETTLE，通过Perl脚本进行分天表、月表及年表的创建，并修改
GIS_LS·2016-09-29 10:12

Weka使用之属性选择

原文地址：Weka使用之属性选择作者：wbxjj转自：http://anna-zr.javaeye.com/blog/578943在这一节我们看看属性选择。
木槿星晴·2016-09-26 14:41

用Java创建weka需要的Instance对象和arff文件

在用Java使用weka时，我们需要weka支持的数据格式，weka官网上给出的大多是从arff文件中导入数据。从数据库中生成对系统环境要求也较高。
cuiods·2016-09-09 08:29

Agile实践之Kanban工具: Wekan

作为Trello的开源翻版,Wekan不需要再做太多的介绍.普通用的kanban,Wekan已经足够.Wekan使用起来也非常方便,其提供了很多方法,还提供了docker的标准镜像,你只需要pull下Wekan
liumiaocn·2016-09-02 06:07

机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent)

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，也在很多的opensource的软件中看到，比如说weka。大概就是，做一个房屋价值
czmmiao·2016-08-30 14:51

WEKA中文乱码解决方法

测试环境：win732位weka3.8乱码原因：weka默认的字符集编码是Cp1252，如果导入的数据中有中文字符，就会显示为乱码。
Junkichan·2016-08-28 13:09

Python进行文本预处理（文本分词，过滤停用词，词频统计，特征选择，文本表示）

系统：win732位分词软件：PyNLPIR集成开发环境（IDE）：Pycharm功能：实现多级文本预处理全过程，包括文本分词，过滤停用词，词频统计，特征选择，文本表示，并将结果导出为WEKA能够处理的
Junkichan·2016-08-25 15:51

Python进行文本预处理（文本分词，过滤停用词，词频统计，特征选择，文本表示）

系统：win732位分词软件：PyNLPIR集成开发环境（IDE）：Pycharm功能：实现多级文本预处理全过程，包括文本分词，过滤停用词，词频统计，特征选择，文本表示，并将结果导出为WEKA能够处理的
Junkichan·2016-08-25 15:00

Python与自然语言处理（三）：Tensorflow基础学习

教学视频链接：点这里在机器学习中，常见的就是分类问题，邮件分类，电影分类等等我这里使用iris的数据进行花的种类预测，iris是一个经典的数据集，在weka中也有使用。
monkey131499·2016-08-08 21:58

开源留言板 --wekan部署

zhaojonjon/p/5710629.html1.安装ubuntu--server-64位系统2.登录ubuntu系统3.下载自动安装脚本#gitclonehttps://github.com/anselal/wekan4
ajawsszc062112·2016-07-27 12:00

TF-IDF值和文本向量化

采用向量空间模型（VSM）将文档表示成向量，并将文档输出为WEKA能处理的.arff格式。直接上代码：#!
Junkichan·2016-07-11 19:44

以后坚持用java

2.研究lucene,hadoop.mahout,和日后用的自然语言分析lingpipe.3.对于数据挖掘方向，专注与weka的学习，同时注意机器学习并行化学习。
hansongjiang·2016-07-08 17:00

MATLAB中调用Weka设置方法（转）及示例

本文转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_890c6aa30101av9x.htmlMATLAB命令行下验证Java版本命令version-java配置MATLAB调用Java库FinishJavacodes.CreateJavalibraryfile,i.e.,.jarfile.Putcreated.jarfiletooneofdirectoriesMatlabus
jiandanjinxin·2016-07-05 15:00

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。
liujianfei526·2016-06-24 10:33
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