Weka通过10天的内存指标数据计算内存指标动态阈值

最新推荐文章于 2025-12-24 21:49:09 发布
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#数据挖掘 #人工智能 #机器学习 #Weka #计算指标动态阈值 #使用统计方法计算动态阈值

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在数据处理和监控系统中，动态阈值的计算是一种常见的方法，用以根据数据的实际分布和变化来调整阈值，从而更有效地监控和预警。在Weka中，虽然它主要是用于机器学习和数据挖掘的工具，但你可以通过一些间接的方法来实现内存指标的动态阈值计算。下面是一些步骤和思路，你可以用来计算内存指标的动态阈值：

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 环境

Weka官方网站： Weka 3 - Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java

Weka 软件下载：

最低0.47元/天 解锁文章
数据挖掘对大数据领域的变革影响
AI架构全栈开发实战笔记
08-25 647
它不仅解决了大数据“处理难”的问题，更重塑了数据价值的提取方式——从“人工驱动”转向“算法驱动”，从“事后分析”转向“实时预测”，从“单一维度”转向“多源融合”。当我们迈入“数据爆炸”的时代——全球数据量预计从2020年的64ZB增长至2025年的181ZB（IDC数据），大数据的“4V”特性（Volume、Velocity、Variety、Veracity）既带来了机遇，也带来了挑战：如何从海量、高速、多样、低质的数据中提取。传统电商依赖用户主动搜索（“人找货”），转化率低（搜索到购买转化率<5%）。
python数据分析与挖掘实战 之笔记2
灿灿的博客
12-30 1605
《python数据分析与挖掘实战》学习笔记2 经过前面章节的分析，即对数据进行探索和预处理，得到了处理后的数据。根据所得到的数据建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、和偏差检测等模型，提取数据中蕴含的有价值的信息。下面就将对这部分知识做大致的介绍。 1、分类与预测 1.1 回归分析 本小节只对二分类Logistic回归模型的相关原理进行介绍： （1）该模型的因变量只有0-1两个取值，...
SpringBoot集成Weka构建智能预测微服务
mVy8l2cbyS的博客
10-11 260
确保开发环境已安装 JDK 1.8 或更高版本、Maven 3.x 及 SpringBoot 2.7.x（或以上）。通过以上步骤，可快速构建基于 Weka 的智能预测微服务，支持动态扩展和高效推理。创建 REST 接口暴露预测功能。若需标准化数值特征，使用。
java机器学习计算指标动态阈值
搬砖工
02-19 1359
最近听到有的人说要做机器学习就一定要学Python，我想他们掌握的知道还不够系统全面。本文作者以动态阈值需求场景给大家介绍几种常用Java实现的机器学习库，包括使用开源库如Weka或Deeplearning4j（DL4J）、DJL(Deep Java Library)。
【Java 机器学习】HanLP+Weka+Java 实现 Random Forest 算法模型
2401_84926677的博客
09-04 1325
原理是用WekaFilteredClassifier读取ARFF格式的数据去训练自己的模型并提供接口调用，用SpringBoot来管理依赖以及通过Instances类实现对数据的清洗操作，既借助了Weka的强大算法能力又实现了SpringBoot的优点。使用HanLP分词。的平台，可应用于数据挖掘、预测等方面，其拥有众多常用算法的实现，除了有一个十分方便的图形界面外，也有完全使用编程方式的操作。集成投票：经过决策树独立的预测后，将用多数投票（分类），或均值（回归）的方法来集成最后的结果。
Weka中数据挖掘与机器学习系列之Exploer界面（七）
weixin_33800463的博客
05-12 4227
        　　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...
数据挖掘（应试版）
永远怀着至诚之心拥抱世界
02-25 1280
形式：A → B（A和B均为非空项集，且A∩B=∅）经典案例：{尿布} → {啤酒}（支持度30%-40%）
数据挖掘
An342647823的专栏
12-08 5756
从百科上找到的。方便自己看。 潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。 目录 什么是数据挖掘数据挖掘的起源数据挖掘能做什么数据挖掘中的关联规则数据挖掘和在线分析处理（OLAP）数据挖掘，机器学习和统计软硬件发展对数据挖掘的影响数据挖掘相关的10个问题 展开 　　    数据挖掘 什么是数据挖掘 　　数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库
WEKA使用（基础配置+垃圾邮件过滤+聚类分析+关联挖掘）
weixin_30641999的博客
06-05 1975
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 ...
图数据挖掘
最新发布
wangweiwei2020的博客
12-24 251
从这些复杂的连接关系中提取有价值的信息，而不仅仅是分析孤立的数据点。也就是，图数据挖掘 = 从“关系”中挖“知识”。图数据挖掘也叫做图数据机器学习。
数据挖掘11
wangweiwei2020的博客
12-19 296
从原有的数据中删除不重要或不相关的属性，或者对属性重组来减少属性的个数。
全品类电商AI助手诞生，AI试衣+万饰穿戴+图生视频，覆盖全链路
Dreamshop_AI的博客
12-19 1798
DreamshopAI升级推出三大核心功能，全面革新电商视觉生产流程：AI试衣功能通过智能识别服装款式和材质，7-15天模特拍摄缩短至几分钟；万饰穿戴功能突破品类限制，精准还原珠宝、箱包等商品的材质细节；图生视频功能将静态图片转化为高质量短视频，大幅降低视频制作门槛。系统基于千万级电商数据训练，能自动适配不同市场需求，并推出AI试衣屏Dreamfit实现线上线下体验闭环。此次升级使AI成为电商运营的核心生产力工具，将传统视觉制作效率提升3倍以上，推动电商行业进入智能化新阶段。
[LLM]AIM: Adaptive Inference of Multi-Modal LLMs via Token Merging and Pruning
天下事有难易乎？为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣。人之为学有难易乎？学之，则难者亦易矣；不学，则易者亦难矣。
12-20 618
本文提出AIM框架，一种无需训练的多模态大语言模型(MLLMs)推理加速方法。通过双阶段设计：在LLM前基于相似度合并视觉Token，在LLM内基于注意力重要性剪枝Token，显著降低计算量。实验表明，该方法在视频理解任务中可减少6.8倍FLOPs，在图像任务中保持3.7倍加速的同时维持性能。关键发现包括：75%视觉Token冗余、LLM早期层侧重跨模态融合而后期侧重文本推理、跨帧合并会损害视频理解等。该方法支持动态调整压缩比例，为资源受限环境下的高效多模态推理提供了实用解决方案。
企业级 RAG 问答系统开发上线流程分析
hello！
12-22 1182
这个项目流程是一个非常典型的。
界面重构与本地化实践：凤希AI伴侣的自动化演进思考 凤希AI伴侣2025年12月21日
12-21 721
昨日工作总结：完成凤希AI伴侣三项核心开发：1）重构模型选择界面，实现弹窗式分类展示；2）成功测试本地大模型的OCR功能；3）优化配置数据存储方案，采用本地存储+版本管理提升效率。同时深入探讨了AI工具自动化的本质价值——解放人类创造力。今日计划新增内容管理模块，实现H5页面文案和运营推广文案的系统化沉淀。全文由凤希AI智能生成，展现AI辅助工作的实际应用价值。
Yolov10n-ReCalibrationFPN-P3456在茶树褐斑病检测中的应用与实践
Dekesas9695的博客
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本文提出了一种基于Yolov10n-ReCalibrationFPN-P3456的茶树褐斑病检测方法。通过引入ReCalibration模块增强特征表达能力，改进FPN结构优化多尺度特征融合，并设计P3456特征金字塔提升小目标检测能力。在自建数据集上的实验表明，该方法实现了92.6%的mAP和259FPS的推理速度，显著优于YOLOv5n/YOLOv8n等主流模型。该轻量化模型适合边缘设备部署，为茶树病害智能检测提供了高效解决方案。
基于MATLAB的MFCC特征提取与SVM训练实现
wuk998的博客
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MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种模拟人耳听觉特性的特征提取方法，广泛应用于语音识别、情感分析等领域
打造个人数字大脑：访答知识库深度指南
acbd1994的博客
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本地私有知识库是指将个人或组织的知识资料存储在本地设备上，而非云端服务器。这种模式最大的优势在于数据完全由用户掌控，无需担心隐私泄露风险。与传统的云存储知识库相比，本地解决方案在数据安全性和访问速度上具有明显优势。
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