1.首先下载安装weka http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html 2.打开weka,选择第一项Explorer 3.准备数据集文件,在weka中,一般数据文件为:xxx.arff,比如我编辑一个文件叫做tumor.arff,文件的内容为: @RELATION tumor @ATTRIBUTE size NUMERIC@ATTRIBUTE 'Class' {'1','0'} @DATA0.0,'0'0.1,'0'0.7,'1'1.0

Logistic回归应用-预测马的死亡率 本文所有代码均来自<机器学习实战>,数据也是 本例中的数据有以下几个特征: 部分指标比较主观.难以很好的定量测量,例如马的疼痛级别 数据集中有30%的数据是缺失的,例如: 如何处理数据缺失情况 数据是很宝贵的,对于有缺失的数据我们不能直接丢弃,而应该想办法将其修补后再利用起来 常用的方法有: 使用可用样本中该特征的均值来填补缺失样本中缺失特征的值 使用特殊值来填补缺失值,如-1 忽略有缺失值的样本 使用相似样本的均值填补缺失值 使用另外的机器学习算法来

原文:[年终分享]彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现[附C#代码] 前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍[1] 马尔可夫链是一个能够用数学

以前在工作中遇到了一个数据错误的问题,顺便写下 用 Math.Net 解决的思路. 1. 错误的数据 上图是同一组探测器在同一天采集到的 19 次数据,总体来说重复性不错,但很明显最后 8 个探测器出了问题,导致采集到的数据在最后八个点一片混乱.即使把其中看起来最好的一组数据拿出来使用多项式拟合,也可以看出最后几个点没有落在拟合曲线上(只拟合最后 14 个点): 虽然我知道这是硬件问题,但是遇到事情不能坐以待毙,软件方面也许可以做些什么.既然我从上图中得知出了最后几个点之外,其它数据都在拟合曲线

我要先声明,这篇文章介绍到的内容虽说不是不能用,但玩乐成分居多,大家看看就好,不要太认真. 1. Microsoft Chart Controls 中的 FinancialFormula 在上一篇文章 使用 Math.Net 进行曲线拟合和数据预测 中,我介绍了如何使用 Math.Net ,这篇文章玩玩"新"花样,用古老的 Microsoft Chart Controls 实现相同的功能. A long time ago in a galaxy far, far away... 微软推

Given data: 时间序列数据. Goal:做预测 方法:在滑动窗口中取DWT特征,并验证. 实验验证: Load forcast 数据集. 问题: 小波变换的物理意义是什么? 小波变换的数学意义是什么? 抽取的feature的意义?为什么对预测会有帮助? 滑动窗口的大小应该取多少? 小波函数应该取哪个? 方法1:看代码 安装PyWavelets

数据预处理包括数据的缺失值处理.标准化.规范化和离散化处理. 数据的缺失值处理:weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues. 对于数值属性,用平均值代替缺失值,对于nominal属性,用它的mode(出现最多的值)来代替缺失值. 标准化(standardize):类weka.filters.unsupervised.attribute.Standardize.标准化给定数据集中所有数值属性的值到一个0均值和单位方差的正态分布.

1.利用Logistic regression 进行分类的主要思想 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,即寻找最佳拟合参数集,然后进行分类. 2.利用梯度下降找出最佳拟合参数 3.代码实现 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 28 21:35:25 2017 @author: MyHome """ import numpy as np from random import uniform

简介 ARIMA: AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA是两个算法的结合:AR和MA.其公式如下: 是白噪声,均值为0, C是常数. ARIMA的前半部分就是Autoregressive:, 后半部分是moving average:. AR实际上就是一个无限脉冲响应滤波器(infinite impulse resopnse), MA是一个有限脉冲响应(finite impulse resopnse),输入是白噪声. ARIMA里面的I指In

<Trip destination prediction based on multi-day GPS data>是一篇在2019年,由吉林交通大学团队发表在elsevier期刊上的一篇论文.在论文中,他们基于GPS数据,使用不同的方法建立了多个预测目的地的模型,进行对比试验,最终提高了正确率,取得了很好的效果. 0. 概括 基于8周.10人的GPS数据,在隐式马尔可夫模型和习惯预测模型的基础上,作者建立了一个可以预测出行目的地的模型,该模型大大提高了预测的精度.最重要的他们发现,人们出行关于

 分类前具备的数据集: 书本第九章数据集(训练集):agesonly.csv和matchmaker.csv. agesonly.csv 格式是: 男年龄,女年龄,是否匹配成功 24,30,1 30,40,1 22,49,0 43,39,1 matchmaker.csv数据格式是:  年龄,是否抽烟,想要孩子,兴趣列表,地址 ,  年龄,是否抽烟,想要孩子,兴趣列表,地址  , 是否匹配成功. 数据每一行是两个人的个人信息和最终是否匹配 39,yes,no,skiing:knitting:danc

时间序列预测就是利用过去一段时间内的数据来预测未来一段时间内该数据的走势,比如根据过去5年的销售数据进行来年的收入增长预测,根据上个季度的股票走势推测未来一周的股价变化等等. 对于大部分人来说,这是个相对比较复杂的预测建模问题,但在工具如此丰富的今天,当然可以不用自己动手建模,很多工具都可以实现这一功能.本文介绍在PowerBI中如何进行时间序列预测. 折线图中的预测 时间序列数据一般使用折线图来展现,因此在PowerBI的折现图中也就有了预测功能. 先在PowerBI中创建一个折线图, 然后在

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

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

本章内容 □sigmod函数和logistic回归分类器 □最优化理论初步□梯度下降最优化算法□数据中的缺失项处理 这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法.仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从入点到达氏点?如何投人最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可风,最优化的作用十分强大.接下来,我们介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类.读者不熟悉回归也没关系,第8章起会深入介绍这一主题.假设现在有

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

WEKA使用教程 目录 1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则(购物篮分析)5. 分类与回归6. 聚类分析 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka得到.同时weka也是新西兰的一种鸟名,而WEKA的主要开发者来自新西兰. 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

摘要:使用logistic回归来预测某个人的入学申请是否会被接受 声明:(本文的内容非原创,但经过本人翻译和总结而来,转载请注明出处) 本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/59/logistic-regression   原始数据展示 这是一份美国入学申请的录取记录表,admit – 是否录取,1代表录取,0代表否定:gpa – gpa成绩,gre – 绩点 import pandas admissions = pandas.read_csv('adm

现在我们介绍使用Weka来对数据进行分类.对数据进行分类,我们必须先指定那一列作为预测类别.因为数据文件格式的问题,类别一般都是最后一列属性.我们可以使用setClassIndex来设置类别.然后我们要选择分类器,分类器有很多,我们暂时使用J48分类器.对数据进行训练可以使用buildClassifier,然后我们可以用classifyInstance来查看训练数据预测的类别值.当然预测的类别会用数值表示,比如0,1,2....代表预测的值属于第几个类别.例如类别的值为{sunny,rainy}

背景:使用Logistic回归来预测患有疝气病的马的存活问题,这里的数据包括368个样本和28个特征,疝气病是描述马胃肠痛的术语,然而,这种病并不一定源自马的胃肠问题,其他问题也可能引发疝气病,该数据集中包含了医院检测马疝气病的一些指标,有的指标比较主观,有的指标难以测量,例如马的疼痛级别.另外,除了部分指标主观和难以测量之外,该数据还存在一个问题,数据集中有30%的值是缺失的. 1.准备数据:处理数据中的缺失值 数据中的缺失值是一个非常棘手的问题,那么数据缺失究竟带来了多少问题?假设有100个

http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7589306 WEKA使用教程(经典教程转载) 标签: lift算法csv数据挖掘class任务 2012-05-22 01:16 80161人阅读 评论(7) 收藏 举报  分类: 数据挖掘(25)  WEKA使用教程 目录 1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则(购物篮分析)5. 分类与回归6. 聚类分析 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environme