weka中分类器算法

最新推荐文章于 2021-02-22 08:44:37 发布
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#weka #分类器

博客涉及Weka和分类器相关内容，但具体信息缺失。Weka是数据挖掘常用工具，分类器是数据挖掘重要技术，可对数据分类。
《数据挖掘基础》实验：Weka平台实现分类算法
lazyn的博客
12-21 1万+
Weka平台实现分类算法 进一步理解分类算法（决策树、贝叶斯），利用weka实现数据集的分类处理，学会调整模型参数，以图或树的形式给出挖掘结果，并解释规则的含义。
Weka – 分类
sure-fire的专栏
06-29 6557
1.      weka简介 1）  weka是新西兰怀卡托大学WEKA小组用JAVA开发的机器学习/数据挖掘开源软件。 2）  相关资源链接          http://sourceforge.net/projects/weka/files/          http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 3）  主要特点 集数据预处理、学习算
Weka数据挖掘——分类
weixin_30561177的博客
01-19 823
定义： 分类就是得到一个函数或分类模型（即分类器），通过分类器将未知类别的数据对象映射到某个给定的类别。 1.数据分类可以分为两步 第一步建立模型，通过分析由属性描述的数据集，来建立反映其特性的模型。该步骤也称为是有监督的学习，基于训练集而到处模型，训练集合是已知类别标签的数据对象。 第二步使用模型对数据对象inxing分类。首先评估对象分类的准确度或者其他...
Weka中各种分类算法和聚类算法集成
05-25
本工具包集成了Weka中最新的分类和聚类算法，将其打包成jar包，方便java开发者调用
Weka各类分类器的使用（Java）
05-19
Java使用Weka的整个流程，内有示例。配置：MyEclipse2013+Weka3.6+libsvm3.18+Jdk1.7+Win8.1
weka java 分类算法_调用Weka算法实现文本分类
weixin_31317351的博客
02-22 744
1介绍：嵌入式机器学习，在自己的算法中调用Weka实现文本分类,是一个小的数据挖掘程序，虽然实用价值不是很大，但对于Weka的理解和使用是有帮助的。本例子来自《数据挖掘：实用机器学习技术》第2版(好像是倒数第三章)。大家可以到http://blogger.org.cn/blog/message.asp?name=DMman#23691下载该书察看对算法的详细解释。算法中作了详细的注释，虽然是英文的...
引用 Weka学习一（分类器算法） .docx
11-28
在实际使用中，你可以根据需求选择不同的分类器，如决策树（J48）、随机森林（RandomForest）等。此外，Weka 提供了 Evaluation 类来评估模型的性能，包括准确率、查准率、查全率、F1 值等指标。 对于开发者来说，...
tubes-2-AI:weka新闻分类器
07-09
在这个项目中，"config-weka"部分可能包含了对Weka的配置文件和自定义的.jar文件，这些文件可能用于设置分类器参数、特征选择、模型评估等，以便更好地适应新闻数据集的特性。开发者可能通过修改这些配置来优化分类...
weka机器学习十大算法
10-20
本文将深入探讨Weka中包含的十大算法，包括AdaBoost、Apriori、C4.5、CART、EM、K-means、KNN、PageRank、SVM以及朴素贝叶斯。 1. AdaBoost（Adaptive Boosting）：这是一种集成学习方法，通过迭代和调整弱分类器的...
weka-分类算法
04-30 2023
weka-分类算法   3. 分类与回归 背景知识 WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)都放在“Classify”选项卡中，这是有原因的。 在 这两个任务中，都有一个目标属性（输出变量）。我们希望根据一个样本(WEKA中称作实例)的一组特征（输入变量），对目标进行预测。为了实现这一目的， 我们需要有一个训练数据集，这个数据集中每
weka Id3分类算法实例操作详解文件包
05-29
weka Id3分类算法实例操作详解pdf； 数据源件Book1； 数据预处理文件Book2.csv; 数据Book2.arff
应用WEKA进行数据分类
05-31
WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)都放在“Classify”选项卡中，这是有原因的。 在这两个任务中，都有一个目标属性（输出变量）。我们希望根据一个样本(WEKA中称作实例)的一组特征（输入变量），对目标进行预测。为了实现这一目的，我们需要有一个训练数据集，这个数据集中每个实例的输入和输出都是已知的。观察训练集中的实例，可以建立起预测的模型。有了这个模型，我们就可以对新的输出未知的实例进行预测了。衡量模型的好坏就在于预测的准确程度。 在WEKA中，待预测的目标（输出）被称作Class属性，这应该是来自分类任务的“类”。一般的，若Class属性是分类型时我们的任务才叫分类，Class属性是数值型时我们的任务叫回归。
weka-svm原理
04-16
帮助理解weka svm算法原理
weka分类器-NaiveBayes
liangliang8086的专栏
03-08 6838
Weka中实现一个分类器比较重要的有一下3个方法： buildClassifier(Instances instances) double[] distributionForInstance(Instanceinstance) double classifyInstance(Instance instance) throwsException; 其中后2个只要实现其中之一即可，因此我们在分
Weka -- 分类算法之C4.5
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机器学习与神经网络
12-27 1万+
WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)都放在“Classify”选项卡中，我们希望根据一个样本的一组特征，对目标进行预测。为了实现这一目的， 我们需要有一个训练数据集，这个数据集中每个实例的输入和输出都是已知的。观察训练集中的实例，可以建立起预测的模型。有了这个模型，我们就可以新的输出未知的实例进行预测了，衡量模型的好坏就在于预测的准确程度。  在WEK
weka的算法介绍
weixin_33805557的博客
10-21 234
1)数据输入和输出WOW()：查看Weka函数的参数。Weka_control()：设置Weka函数的参数。read.arff()：读WekaAttribute-RelationFileFormat(ARFF)格式的数据。write.arff：将数据写入WekaAttribute-RelationFileFormat(ARFF)格式的文件。2)数据预处理Normalize()...
weka机器学习-04-分类
fxqwgdddg123的博客
11-06 3304
分类是预测离散的值 回归是预测连续的值 1.分类器的选择 Weka提供Classify标签页来构建分类器。 Classify标签页最上面有Classifier（分类器）选项组，使用方法和Preprocess标签页Filter（过滤器）选项组一直，详情见上一篇博客。过滤器选项组使用方法 Classify标签页左部有Test options（测试选项）选项组。用于设置测试模式，并将设置的选项应用到当前选择的分类器中，测试模式有： （1）Use training set（使用训练集）：直接将训练集实例用于测试（
Hello, Weka
weixin_30492601的博客
05-12 213
转自http://dreamhead.blogbus.com/logs/16813833.html Weka，是一个用Java编写的数据挖掘软件。数据挖掘，从字面上来看，它是一个从数据中找寻有用信息的过程，不过，它涉及的内容很多，所以，这里借用“分类”这一面来说事。分类，从名称上来看，再简单不过了，给你一样东西，给它分个类。你如何知道怎么分类呢？显然，这是基于你已有的经验。对于计算机而言，这种经验...
【引用】Weka中分类器指标的说明
UPON_THE_YUN
11-07 1329
【引用】Weka中分类器指标的说明   2012-03-02 16:38:17|  分类： Weka |  标签： |字号大中小 订阅 本文转载自笨笨《Weka中分类器指标的说明》 Weka中分类器会得到很多指标信息，那么它们都有什么数学意义。我稍微整理了一下供大家参考。 Kappa Statistic，这个指标用于评判分类器的分类结果与随机分类的差
Weka文本分类器入门与实践指南
描述中提到了“我写的weka文本分类器”，这意味着该文件包含了一个开发者自制的文本分类器程序，可能是一个Weka工具的扩展或者插件。描述还提到了“里面有代码的注释”，这说明了该分类器的代码是可读性高的，因为...
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