Weka平台学习

连接:http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.htmlhtml

一简介:算法

WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),WEKA做为一个公开的数据挖掘工做平台,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。数据库

>术语:WEKA所处理的数据集是一个二维的表格,表格里的一个横行称做一个实例(Instance),至关于统计学中的一个样本,或者数据库中的一条记录。 竖行称做一个属性(Attribute),至关于统计学中的一个变量,或者数据库中的一个字段。这样一个表格,或者叫数据集,在WEKA看来,呈现了属性之 间的一种关系(Relation)。机器学习

>数据准备:WEKA存储数据的格式是ARFF(Attribute-Relation File Format)文件,这是一种ASCII文本文件。同时其还提供了对CSV文件的支持,而这种格式是被不少其余软件所支持的。此外,WEKA还提供了经过JDBC访问数据库的功能。具体参见:百度百科http://baike.baidu.com/view/1380214.htmpost

二:Knime开源数据挖掘软件学习

http://www.oschina.net/question/12_14026能够结合WEKA 使用的编码

参考书:http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/book.htmlspa

Data Mining:
Practical Machine Learning Tools and Techniques

相关项目:http://weka.wikispaces.com/Related+Projects.net

三:weka初级入门教程学习orm

参见:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka2/index.html

天天多一点提升,给本身一些激励,开心生活,用编码来丰富个人生活,加油! ↖(^ω^)↗
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