首先配置JAVA环境。这个不多说了。 第二部设置weka的bin和lib（存放数据库驱动）和java的lib/ext,添加数据库驱动 第三部：因为weka的mysql的驱动是老版的org.gjt.mm.mysql【做这东西的哥们去Mysql了。所以这个东西就不再更新了】然后你需要把weka.jar里 ...
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2016-05-31 22:07:43
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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。read.arff()：读Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的数据。write.arff：将数据写入Weka Attribute-Rel ...
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2016-05-22 23:05:23
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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..
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2016-05-17 20:03:32
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1：学习吴恩达的视频，作总结 2：学习电脑的MATLAB神经网络课程视频 6：人脸识别与检测视频 3：学习splib书和对应的视频 4：准备天池竞赛 5：准备HDFS论文 关注teashou开源项目 学习caffe视频,weka图书，rapidmine视频 学习spark，Scala，视频和图书 学 ...
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2016-04-28 01:50:17
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介绍
Waffles 英文原意是蜂蜜甜饼，在这里却指代一个非常强大的机器学习的开源工具包。Waffles里包含的算法特别多，涉及机器学习的方方面面，推荐系统位于其中的Waffles_recommend tool，大概只占整个Waffles的1/10的内容，其它还有分类、聚类、采样、降维、数据可视化、音频处理等许许多多工具包，估计能与之媲美的也就数Weka了。...
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2016-04-22 20:19:44
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不管是实验室研究机器学习算法或是公司研发，都有需要自己改进算法的时候，下面就说说怎么在weka里增加改进的机器学习算法。 一 添加分类算法的流程 1 编写的分类器必须继承 Classifier或是Classifier的子类；下面用比较简单的zeroR举例说明； 2 复写接口 buildClassif ...
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2016-04-15 21:31:08
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LibSVM是weka3.5以后的版本新加的功能，使用这个算法必须自己下载jar包，配置进项目； LibSVM在weka可视化界面的使用，很多人写过，但在clipse下的调用资料却不多，试了很多都不能完成，报错 libsvm classes not in CLASSPATH LibSVM 下载地址： ...
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2016-04-13 15:53:45
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在机器学习分类结果的评估中，ROC曲线下的面积AOC是一个非常重要的指标。下面是调用weka类，输出AOC的源码： 接着说一下交叉验证； 如果没有分开训练集和测试集，可以使用Cross Validation方法，Evaluation中crossValidateModel方法的四个参数分别为，第一个是 ...
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2016-04-13 11:19:01
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相对于机器学习，关联规则的apriori算法更偏向于数据挖掘。 1） 测试文档中调用weka的关联规则apriori算法，如下 步骤 1 读取数据集data，并提取样本集instances 2 离散化属性Discretize 3 创建Apriori 关联规则模型 4 输出大频率项集和关联规则集 2） ...
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2016-04-12 20:57:17
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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（machine learning）以及数据挖掘（data mining）软件。我非常喜欢这个软件，很容易上手，功能很强大，也不需要很多的编程，图形化做的比较好。打算在数据预处理上主要使用weka。weka下载安装weka软件下载网址，根据自己的操作系统选择Windows还是Mac...
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2016-04-10 14:50:33
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