开始研究WEKA，一个开源java的数据挖掘工具。 HS沉寂这么多天，谁知道偏偏在我申请离职的时候给我安排了个任务，哎，无语。 于是，今天看了一天的Weka。 主要是看了HS提供的三个文章（E文，在google的帮助下看完的）： http://www.ibm.com ...

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 ...

一、实验目标 理解数据挖掘的基本概念，掌握基于Weka工具的基本数据挖掘（分类、回归、聚类、关联规则分析）过程。 二、实验内容 下载并安装Java环境（JDK 7.0 64位）。 下载并安装Weka 3.7版。 基于Weka的数据分类。 基于Weka的数据回归 ...

1.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 ...

1.数据概述 本报告中采用的数据集来自于UCI经典数据集Adult，最初来源是由1994年Barry Becker的统计数据集，该数据集本来最初的主要任务是根据数据集中的相关属性预测某个人的年收入是大于50K还是小于等于50K。本数据集一共有14个属性用来预测 ...

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和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 ...

我个人认为直接讨论数据挖掘算法和weka的使用过于心急。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？”。 在使用了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 ...

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 OpenOffice.org 内的 XYDiagram）。当然，也可以远比此复杂，可以包括很多输入变量。实际上 ...