数据挖掘
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原创
2014-02-13 14:42:47
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关联规则挖掘 （一） Apriori （二） FilteredAssociator （三） FPGrowth （四） GeneralizedSequentislPatterns （五） PredictiveApriori （六） Tertius Cluster （一） ...
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2013-11-09 15:30:00
491阅读
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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()：无监督的标准化连续性
原创
2013-10-21 10:59:09
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最常用的组件(components)是：l Instances 你的数据l Filter 对数据的预处理l Classifiers/Clusterer 被建立在预处理的数据上，分类/聚类l Evaluating 评价classifier/clustererl Attribute selection 去除数据中不相关的属性ARFF文件3.5.5和3.4.X版本从ARFF文件中读取是一个很
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2013-04-03 10:21:00
147阅读
mble（集成技术），总的来说，ensemble技术是归类在分类中的。它的主要原理是通过集成多个分类器的效果来达到提高分类效果的目的。简单我们可以通过两张图片来看看集成的效果 ...
原创
2023-05-10 09:34:30
128阅读
如下，其中KNN_lsh extends Classifier，并实现了buildClassifier函数和distributionForInstance函数。以下知识类中代码片段，用以说明如何利用weka.jar去做测试等 public static void main(String[] args) throws Exception { Instances train=Dat
原创
2022-10-26 20:39:31
66阅读
本文在weka下，主要使用高斯函数加权，选取最优K值进行优化。你也可以参考网上文档
原创
2022-10-27 06:07:20
130阅读
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Weka Attribute-Relation File Format(ARFF)格式的数据。write.arff：将数据写入Weka Attribute-Relation File Format(ARFF)格式的文件。2) 数据预处理Normalize()：无监
原创
2013-11-12 11:57:09
1033阅读
http://irwenqiang.iteye.com/blog/1308834#bc2281931
原创
2023-04-21 06:05:52
103阅读
这是voidAlex原创的第四篇博文。源码在我的GitHub回归问题回归问题是研究自变量和因变量之间关系的一种预测模型技术。例如我们可以通过回归模型去预测房价与房子面积之间的关系，一个人每周花在微信上的时间和他微信好友数量之间的关系等。回归模型定义了输入和输出的关系。输入为现有信息，输出为预测。一个预测问题在回归模型下的解决步骤为：构造训练集；学习，得到输入输出间的关系；预测，通过学习得到的关系预
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2023-08-24 17:32:11
119阅读
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
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精选
2013-11-12 12:00:03
2027阅读
在weka中配置自己的算法2010-03-24 16:501 在weka中新建一个包,比如建立
原创
2023-03-31 11:54:37
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@目录什么是回归算法线性回归似然函数/对数似然函数目标函数/损失函数常用的其他损失函数局部加权回归-损失函数线性回归的过拟合Ridge回归(岭回归)LASSO回归Elasitc Net算法(弹性网络算法)梯度下降算法批量梯度下降算法(BGD)随机梯度下降算法(SGD)小批量梯度下降法(MBGD)梯度下降法调优策略Logistic回归Softmax回归模型效果判断机器学习调参什么是回归算法有监督算法
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2023-07-20 15:46:13
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主动学习： 主动学习的过程：需要分类器与标记专家进行交互。一个典型的过程： （1）基于少量已标记样本构建模型 （2）从未标记样本中选出信息量最大的样本，交给专家进行标记 （3）将这些样本与之前样本进行融合，并构建模型 （4）重复执行步骤（2）和步骤（3），直到stopping criterion（不
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2018-02-03 22:14:00
50阅读
2评论
1. 线性最小二乘，Lasso回归和岭回归线性最小二乘法是回归问题的最常见公式。损失函数如下：通过使用不同类型的正则化来导出各种相关的回归方法：普通最小二乘或线性最小二乘不使用正则化; 岭回归使用L2正则化; Lasso使用L1正则化。对于所有这些模型，平均损失或训练误差，被称为均方误差。MLlib的所有方法都使用Java友好类型，因此您可以像在Scala中一样导入和调用它们。唯一需要注意的是，这
生成模型——自回归模型详解与PixelCNN构建自回归模型（Autoregressive models）简介PixelRNN使用TensorFlow 2构建PixelCNN模型输入和标签掩膜实现自定义层网络架构交叉熵损失采样生成图片完整代码自回归模型（Autoregressive models）深度神经网络生成算法主要分为三类：生成对抗网络(Generative Adversarial Netwo
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2023-07-19 19:43:17
85阅读
http://weka.wikispaces.com/IKVM+with+Weka+tutorial ikvm使用weka手册
http://blog.csdn.net/liuning800203/article/category/847642 ikvm开发指南
http://sourceforge.net/projects/ikvm/files/ikvm/ ikvm下载
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2012-04-22 22:40:04
618阅读
首先简单介绍一下weka，Weka是基于java，用于数据挖掘和知识分析一个平台。来自世界各地的java爱好者们都可以把自己的算法放在这个平台上，然后从海量数据中发掘其背后隐藏的种种标准化的算法。当然，也可以编写你自己的算法! 这时窗体上已经给出这个数据集的一些基本
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2008-12-19 21:26:03
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从前年開始使用weka最数据挖掘方面的研究，到如今有一年半的时间了。看到我们同组的兄弟写了关于weka方面的总结。我也想整理一下。由于网上的资料实在是太少。记得刚接手的时候，真是硬着头皮看代码。只是到如今看来，也积累了非常多的代码了。希望可以在这里跟大家分享一下学习weka的乐趣与经验。Weka是来...
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2015-06-09 12:34:00
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weka平台界面简介纵向排列的四个主要功能1.探索（写自己的代码）2.实验（比较算法）3.可视化4.命令行1.探索先将weka-src.jar文件解压到一个文件夹将文件夹导入到Elipse项目中。按以上提示运行可进入weka主界面2.实验按英文说明
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2014-04-01 22:04:00
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