原文:使用Weka进行数据挖掘

.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 Enviro ...

2014-02-06 08:32 0 7248 推荐指数:

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WEKA 进行数据挖掘——第二章: 回归

回归 回归是最为简单易用的一种技术,但可能也是最不强大(这二者总是相伴而来,很有趣吧)。此模型可以简单到只有一个输入变量和一个输出变量(在 Excel 中称为 Scatter 图形,或 OpenOf ...

Sat Jun 28 05:07:00 CST 2014 0 4884
数据挖掘简述和weka介绍--数据挖掘学习和weka使用(一)

写在开篇 weka用了一些时日了,觉得真心不错。功能很完善,而且是开源的。最重要的扩展方便,非常适合搞研究和做全国大学生数学建模之类的比赛。 我学习weka主要是看的一本数据挖掘weka使用的书,是英文的。国内有中文版…但是不想吐就不要看译本吧,不知道是翻译的人是怎么想的. 我写博文的顺序 ...

Thu Mar 29 21:31:00 CST 2012 10 11127
使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1)

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)—划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)—绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测 ...

Wed Oct 25 05:03:00 CST 2017 0 5964
【转】使用sklearn优雅地进行数据挖掘

这里是原文 目录 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术并行处理 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理流水线处理自动化调参持久化回顾总结参考资料使用 ...

Sat Jun 25 13:57:00 CST 2016 1 9782
使用sklearn优雅地进行数据挖掘

目录 1 使用sklearn进行数据挖掘   1.1 数据挖掘的步骤   1.2 数据初貌   1.3 关键技术2 并行处理  2.1 整体并行处理  2.2 部分并行处理3 流水线处理4 自动化调参5 持久化6 回顾7 总结8 参考资料 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 ...

Wed May 04 19:46:00 CST 2016 23 77521
使用excel进行数据挖掘(6)---- 预測

在配置环境后,能够使用excel进行数据挖掘。 环境配置问题可參阅: http://blog.csdn.net/xinxing__8185/article/details/46445435 例子 DMAddins_SampleData.xlsx 文件下载地址 ...

Tue May 30 05:43:00 CST 2017 0 1281
初试weka数据挖掘

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 ...

Sat Sep 07 21:26:00 CST 2013 20 17515
输入数据与ARFF文件--数据挖掘学习和weka使用(二)

我个人认为直接讨论数据挖掘算法和weka使用过于心急。我一开始就直接学习的数据挖掘方法,有些方法艰涩枯燥,我常常在思考的不是方法本身,而是“这是干什么的?”。 在使用weka后有些东西渐渐清晰,因为输入和输出给了人很直观的感觉,再结合技术本身学习效率很高。 输入主要有三类:概念、实例和属性 ...

Fri Mar 30 08:21:00 CST 2012 7 25573
 
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