看过这篇博客的都应该明白,特征选择代码实现应该包括3个部分: 搜索算法: 评估函数: 数据: 因此,代码的一般形式为: AttributeSelection attsel = new AttributeSelection(); // create and initiate a new AttributeSelection instanceRanker search = new Ranker(); // choose a search methodPrincipalComponents eval

weka介绍 参见 1)百度百科:http://baike.baidu.com/link?url=V9GKiFxiAoFkaUvPULJ7gK_xoEDnSfUNR1woed0YTmo20Wjo0wYo7uff4mq_wg3WzKhTZx4Ok0JFgtiYY19U4q 2)weka官网: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 简单文本分类实现: 此处文本为已处理好的文本向量空间模型,关于文本特征提取主要是基于TF-IDF算法对已分词文档进行特征抽取,然后基于

css属性分类介绍 CSS分类目录 文本/字体/颜色 文本相关 字体相关 颜色相关 背景相关 大小/布局 大小属性 margin 外边距 padding 内边距 border 边框 position 定位 列表/表格 多列属性 可伸缩框属性 列表属性 Grid属性 Table属性 动画属性 Animation 动画属性 Transition 过渡属性 CSS属性分类 文本/字体/颜色/背景 字体类 font-family:指定字体 需要考虑客户端机器上是否装有字体 可以排列多个字体,用逗号分隔,

1.如题. 最近写了一个FCM的聚类算法,希望能够可视化结果,因此一个想法是调用weka中的包,使自己的程序可以可视化.这里参考了网络上的方法,首先实现在Eclipse中调用weka包实现分类的功能. 步骤如下: 1. 到weka官网下载weka安装程序,并安装: 2.在weka安装目录:(我的是C://Program Files//Weka-3-6)找到两个jar包:weka.jar 和 weka-src.jar,以供下面使用: 3.在Eclipse中新建一个工程,并新建class: 4.在新

sklearn特征选择和分类模型 数据格式: 这里.原始特征的输入文件的格式使用libsvm的格式,即每行是label index1:value1 index2:value2这样的稀疏矩阵的格式. sklearn中自带了非常多种特征选择的算法. 我们选用特征选择算法的根据是数据集和训练模型. 以下展示chi2的使用例.chi2,採用卡方校验的方法进行特征选择.比較适合0/1型特征和稀疏矩阵. from sklearn.externals.joblib import Memory from skl

一.说明 IG是information gain 的缩写,中文名称是信息增益,是选择特征的一个很有效的方法(特别是在使用svm分类时).这里不做详细介绍,有兴趣的可以googling一下. chi-square 是一个常用特征筛选方法,在种子词扩展那篇文章中,有详细说明,这里不再赘述. 二.weka中的使用方法 1.特征筛选代码 package com.lvxinjian.alg.models.feature; import java.nio.charset.Charset; import ja

R分析空间数据(Spatial Data) R机器学习包(Machine Learning) R多元统计包(Multivariate Statistics) R药物(代谢)动力学数据分析包 R计算计量经济学包(Computational Econometrics)  R机器学习包(Machine Learning) Machine Learning & Statistical Learning (机器学习 & 统计学习)  网址:http://cran.r-project.org/web/

CIDR(Classless Inter Domain Routing)改进了传统的IPv4地址分类.传统的IP分类将IP地址直接对应为默认的分类,从而将Internet分割为网络.CIDR在路由表中增加了子网掩码(subnet masking),从而可以更细分网络.利用CIDR,我们可以灵活的将某个范围的IP地址分配给某个网络. 1) IP地址分类 在IP接力赛中,我提到,IP地址可以分为如下几类: IP class    From          To                 Su

一.innodb行锁分类 record lock:记录锁,也就是仅仅锁着单独的一行 gap lock:区间锁,仅仅锁住一个区间(注意这里的区间都是开区间,也就是不包括边界值. next-key lock:record lock+gap lock,所以next-key lock也就半开半闭区间,且是下界开,上界闭. www.jb51.net next-key 锁定范围:(负无穷大,最小第一记录],(记录之间],(最大记录,正无穷大) 二.语句锁定情况分析 SELECT ... FROM ... F

今天是第二天,以下是学习内容总结. 但行努力,莫问前程. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 1.二进制: 二进制,是计算技术中广泛采用的一种两个数码

方法一: #!/bin/bash ` do #code here echo $i done 方法二:C语言风格 #!/bin/bash ; i<=; i++)) do printf "%s\n" "$i" done 方法三: #!/bin/bash i= " ] do #code here echo $i #i=$[ $i + ] ((i++)) done

标准STL序列容器:vector.string.deque和list. 标准STL关联容器:set.multiset.map和multimap. 非标准序列容器slist和rope.slist是一个单向链表,rope本质上是一个重型字符串 非标准关联容器hash_set.hash_multiset.hash_map和hash_multimap. 标准STL容器提供了四种不同的迭代器:iterator. const_iterator.reverse_iterator和const_reverse_i

RBAC是Role-BasedAccess Control的英文缩写,意思是基于角色的访问控制.RBAC认为权限授权实际上是Who.What.How的问题.在RBAC模型中,who.what.how构成了访问权限三元组,也就是“Who对What(Which)进行How的操作,也就是“主体”对“客体”的操作,其中who——是权限的拥有者或主体(如:User.Role),what——是资源或对象(Resource.Class) RBAC其实是一种分析模型,主要分为:基本模型RBAC0(Core RB

一.根据流向分为输入流和输出流: 注意输入流和输出流是相对于程序而言的. 输出:把程序(内存)中的内容输出到磁盘.光盘等存储设备中        输入:读取外部数据(磁盘.光盘等存储设备的数据)到程序(内存)中 综合起来:   二.根据传输数据单位分为字节流和字符流 上面的也是 Java IO流中的四大基流.这四大基流都是抽象类,其他流都是继承于这四大基流的.   三.根据功能分为节点流和包装流 节点流:可以从或向一个特定的地方(节点)读写数据.如FileReader. 处理流:是对一个已存在的

(转) http://baidutech.blog.51cto.com/4114344/1033714/ 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 Env

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

初试weka数据挖掘 Posted on 2013-09-07 13:26 DM张朋飞 阅读(321) 评论(7) 编辑 收藏 偶然间在网上看到了一篇关于weka好的博文,就记录了下来…… weka下载地址为http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html 读者有时候看到两个图片并列,其中一个是原文的,另一个是我实验时打开的. 一.引入 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

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

Java机器学习软件介绍 编写程序是最好的学习机器学习的方法.你可以从头开始编写算法,但是如果你要取得更多的进展,建议你采用现有的开源库.在这篇文章中你会发现有关Java中机器学习的主要平台和开放源码库包. 环境 本节描述可用于机器学习的java环境或工作台.他们被称为环境,因为他们为执行机器学习任务提供了图形用户界面,但也提供了Java api供使用者开发自己的应用程序. Weka Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) 是一个机器学

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us