Weka中数据挖掘与机器学习系列之Exploer界面（七）

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Weka中数据挖掘与机器学习系列之Exploer界面（七）

不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka系统安装（四）

能来看我这篇博客的朋友,想必大家都知道,Weka采用Java编写的,因此,具有Java“一次编译,到处运行”的特性.支持的操作系统有Windows x86.Windows x64.Mac OS X.Linux等.这里不多赘述. Weka系统安装一共分为: 1.安装Weka所需系统要求下表,列举了运行Weka的特定版本对Java版本的要求. Java 1.4 1.5 1.6 Weka <3.4.0 X X X 3.4.x X X X 3.5.x 3.5.0-3.5.2 >3.5.2 r289…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka Package Manager安装所需WEKA的附加算法包出错问题解决方案总结（八）

不多说,直接上干货! Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka系统安装(四) Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka3.7和3.9不同版本共存(七) 情况1 对于在Weka里,通过Weka Package Manager安装所需包时,其实,大部分情况下,直接选中All单选按钮,显示全部包,找到你要安装的包. 比如,大家,可以去尝试下wavelet这个包.我这里不多赘述了然后,单击Install按钮进行安装.这时,Weka会弹出一个窗口请用户确认,单击“是(Y)”按钮确认自己的操作,在…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka3.7和3.9不同版本共存（七）

不多说,直接上干货! 为什么,我要写此博客,原因是(以下,我是weka3.7.8) 以下是,weka3.7.8的安装版本. Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka系统安装(四) 基于此,我安装最新的稳定版本,weka3.9.0.下载请见 http://download.csdn.net/detail/u010106732/9842662 最后,安装下来,两个版本界面有些变化差异. 我这里,在我自己电脑里,这两款版本我都保留了.大家也可以这样去做.因为,有些资料网上,还现在很大程度上,停留在3…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka简介（二）

不多说,直接上干货! Weka简介 Weka是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首缩写,官方网址为:http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka,在该网站可以免费下载可运行软件和源代码,还可以获得说明文档.常见问题解答.数据集和其他文献等资源.Weka的发音类似新西兰本土一种不会飞的鸟,如下图所示,因此Weka系统使用该鸟作为其徽标. Weka是新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘著名开…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之基本概念（三）

数据挖掘和机器学习数据挖掘和机器学习这两项技术的关系非常密切.机器学习方法构成数据挖掘的核心,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,数据挖掘又向机器学习提出新的要求和任务. 数据挖掘就是在数据中寻找模式的过程.这个寻找过程必须是自动的或半自动的,并且数据总量应该是具有相当大的规模,从中发现的模式必须有意义并能产生一定的效益.通常,数据挖掘需要分析数据库中的数据来解决问题,如客户忠实度分析.市场购物篮分析等. 机器学习分为两种主要类型.第一种称为有监督学习,或称为预测学习,其目标是在给定一系列…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之为什么要写Weka这一系列学习笔记？（一）

本人正值科研之年,同时也在使用Weka来做相关数据挖掘和机器学习的论文工作. 为了记录自己的学习历程,也便于分享和带领入门的你们.废话不多说,直接上干货!…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之数据格式ARFF和CSV文件格式之间的转换（五）

不多说,直接上干货! Weka介绍: Weka是一个用Java编写的数据挖掘工具,能够运行在各种平台上.它不仅提供了可以直接用于数据挖掘的软件,还提供了src代码,使用者可以修改源代码,进行二次开发.但是,由于其使用了Java虚拟机,导致其不适合处理大型数据,运行缓慢.处理超过一定大小数据,还会溢出heap size,使程序崩溃.但作为初学者,很适合通过处理一些小型数据集,以直观地了解各种数据挖掘方法.它还自带一些典型的数据集,可以直接使用.在安装目录下的data子目录中. Weka通常使用AR…

[Machine Learning & Algorithm]CAML机器学习系列1：深入浅出ML之Regression家族

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)…

用 WEKA 进行数据挖掘，第 1 部分: 简介和回归（转）

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka1/index.html 简介什么是数据挖掘?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…

使用Weka进行数据挖掘

1.简介数据挖掘.机器学习这些字眼,在一些人看来,是门槛很高的东西.诚然,如果做算法实现甚至算法优化,确实需要很多背景知识.但事实是,绝大多数数据挖掘工程师,不需要去做算法层面的东西.他们的精力,集中在特征提取,算法选择和参数调优上.那么,一个可以方便地提供这些功能的工具,便是十分必要的了.而weka,便是数据挖掘工具中的佼佼者. Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),是一款免费的,非商业化的,基于JAVA环…

在weka中添加libSVM或者HMM等新算法

转:http://kasy-13.blog.163.com/blog/static/8214691420143226365887/ Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),是一款免费的,非商业化(与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine )的,基于JAVA环境下开源的机器学习(machine learning)以及数据挖掘(data minining)软件.它和它的源代码可在其官方网站(h…

Spark2.0机器学习系列之9：聚类(k-means,Bisecting k-means,Streaming k-means）

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法: (1)K-means (2)Latent Dirichlet allocation (LDA) (3)Bisecting k-means(二分k均值算法) (4)Gaussian Mixture Model (GMM). 基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法: (1)K-means (2)Gaussian mixture …

用 WEKA 进行数据挖掘 ——第一章：简介

1.简介数据挖掘.机器学习这些字眼,在一些人看来,是门槛很高的东西.诚然,如果做算法实现甚至算法优化,确实需要很多背景知识.但事实是,绝大多数数据挖掘工程师,不需要去做算法层面的东西.他们的精力,集中在特征提取,算法选择和参数调优上.那么,一个可以方便地提供这些功能的工具,便是十分必要的了.而weka,便是数据挖掘工具中的佼佼者.Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),是一款免费的,非商业化的,基于JAVA环境下…

用 WEKA 进行数据挖掘——第二章: 回归

回归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).此模型可以简单到只有一个输入变量和一个输出变量(在 Excel 中称为 Scatter 图形,或 OpenOffice.org 内的 XYDiagram).当然,也可以远比此复杂,可以包括很多输入变量.实际上,所有回归模型均符合同一个通用模式.多个自变量综合在一起可以生成一个结果 — 一个因变量.然后用回归模型根据给定的这些自变量的值预测一个未知的因变量的结果. 每个人都可能使用过或看到过回归模型,甚至曾在头…

人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记（二）：生成对抗网络 GAN

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]本文衔接上一个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习.小样本学习三.生成对抗网络 GAN 综述说到小样本学习,就想说比较时髦的生成对抗网络GAN.别误会,生成对抗网络并不是只针对小样本生成,还有很多别的丰富应用. 1. GAN GANs是一种结构化的概率模型,由两个对立的模型组成:生成模型(G)用于捕获数据分布,判别模型(D)用…

机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾

作者:寒小阳 && 龙心尘时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49798139 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处,谢谢. 1.引言先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)!然后push自己抽出时间来写这篇blog的…

.NET数据挖掘与机器学习开源框架

1. 数据挖掘与机器学习开源框架 1.1 框架概述 1.1.1 AForge.NET AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,模糊系统,机器人控制等领域.这个框架由一系列的类库组成.主要包括有: AForge.Imaging —— 一些日常的图像处理和过滤器 AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库 AForge.Neuro —— 神经网络计算库AForge.Genetic -进化算法…

Spark2.0机器学习系列之11：聚类(幂迭代聚类， power iteration clustering， PIC)

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法: (1)K-means (2)Latent Dirichlet allocation (LDA) (3)Bisecting k-means(二分k均值算法) (4)Gaussian Mixture Model (GMM). 基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法: …

Spark2.0机器学习系列之10：聚类(高斯混合模型 GMM）

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法: (1)K-means (2)Latent Dirichlet allocation (LDA) (3)Bisecting k-means(二分k均值算法) (4)Gaussian Mixture Model (GMM). 基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法: (1)K-means (2)Gaussian mixture …

用WEKA进行数据挖掘

学习于IBM教学文档数据挖掘学习与weka使用第二部分分类和集群分类 vs. 群集 vs. 最近邻在我深入探讨每种方法的细节并通过 WEKA 使用它们之前,我想我们应该先理解每个模型 - 每个模型适合哪种类型的数据以及每个模型试图实现的目标.我们还会将我们已有的模型 - 回归模型 - 也包括在我们的讨论之中,以便您可以看到这三种新模型与我们已经了解的这个模型的对比.我将通过实际的例子展示每个模型的使用以及各自的不同点.这些实际的例子均围绕着一个本地的 BMW 经销店展开,研究它如何能增…

网游中的网络编程系列1：UDP vs. TCP

原文:UDP vs. TCP,作者是Glenn Fiedler,专注于游戏网络编程相关工作多年. 目录网游中的网络编程系列1:UDP vs. TCP 网游中的网络编程2:发送和接收数据包网游中的网络编程3:在UDP上建立虚拟连接 TODO 说在最前面的话翻译这篇文章的初衷:我在工作中根本接触不到网络游戏编程,但是我不想把自己定义为'网站开发工程师',正像我师父告诉我的:"别说开发网站,太low!要说开发web应用".那么,网络游戏开发web方面的知识真的应该了解下.锻炼自己英文的…

如何在weka中连接数据库（转）

相关准备: Weka.mysql已安装 MYSQL Driver for JDBC 1.进入weka的安装目录 1)新建文件夹lib和文件夹weka,然后将mysql-connector-java-5.1.24-bin.jar复制到lib文件夹中 2)“我的电脑”属性,设置环境变量新建变量WEKA_HOME=weka的安装目录,如(D:\Prgrams\weka-3.6) 在CLASSPATH变量中添加“;%WEKA_HOME%\lib\mysql-connector-java-5.1.24-…

data Mining with Weka: Trailer More Data Mining with Weka 用weka 进行数据挖掘 Weka 用weka 进行更多数据挖掘

https://www.youtube.com/user/WekaMOOC 大学公开课视频教程 weka 入门教程 data Mining with Weka: Trailer More Data Mining with Weka data Mining with Weka: Trailer More Data Mining with Weka 用weka 进行数据挖掘用weka 进行更多数据挖掘 https://www.youtube.com/watch?v=LcHw2ph6bss&…

【安卓中的缓存策略系列】安卓缓存策略之磁盘缓存DiskLruCache

安卓中的缓存包括两种情况即内存缓存与磁盘缓存,其中内存缓存主要是使用LruCache这个类,其中内存缓存我在[安卓中的缓存策略系列]安卓缓存策略之内存缓存LruCache中已经进行过详细讲解,如看官还没看过此博客,建议看官先去看一下. 我们知道LruCache可以让我们快速的从内存中获取用户最近使用过的Bitmap,但是我们无法保证最近访问过的Bitmap都能够保存在缓存中,像类似GridView等需要大量数据填充的控件很容易就会用完整个内存缓存.另外,我们的应用可能会被类似打电话等行为而暂停导…