原文:使用Weka進行數據挖掘

.簡介 數據挖掘 機器學習這些字眼,在一些人看來,是門檻很高的東西。誠然,如果做算法實現甚至算法優化,確實需要很多背景知識。但事實是,絕大多數數據挖掘工程師,不需要去做算法層面的東西。他們的精力,集中在特征提取,算法選擇和參數調優上。那么,一個可以方便地提供這些功能的工具,便是十分必要的了。而weka,便是數據挖掘工具中的佼佼者。 Weka的全名是懷卡托智能分析環境 Waikato Enviro ...

2014-02-06 08:32 0 7248 推薦指數:

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WEKA 進行數據挖掘——第二章: 回歸

回歸 回歸是最為簡單易用的一種技術,但可能也是最不強大(這二者總是相伴而來,很有趣吧)。此模型可以簡單到只有一個輸入變量和一個輸出變量(在 Excel 中稱為 Scatter 圖形,或 OpenOf ...

Sat Jun 28 05:07:00 CST 2014 0 4884
數據挖掘簡述和weka介紹--數據挖掘學習和weka使用(一)

寫在開篇 weka用了一些時日了,覺得真心不錯。功能很完善,而且是開源的。最重要的擴展方便,非常適合搞研究和做全國大學生數學建模之類的比賽。 我學習weka主要是看的一本數據挖掘weka使用的書,是英文的。國內有中文版…但是不想吐就不要看譯本吧,不知道是翻譯的人是怎么想的. 我寫博文的順序 ...

Thu Mar 29 21:31:00 CST 2012 10 11127
使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(1)

使用sklearn進行數據挖掘系列文章: 1.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(1) 2.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(2)—划分測試集 3.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(3)—繪制數據的分布 4.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測 ...

Wed Oct 25 05:03:00 CST 2017 0 5964
【轉】使用sklearn優雅地進行數據挖掘

這里是原文 目錄 使用sklearn進行數據挖掘 1.1 數據挖掘的步驟 1.2 數據初貌 1.3 關鍵技術並行處理 並行處理 2.1 整體並行處理 2.2 部分並行處理流水線處理自動化調參持久化回顧總結參考資料使用 ...

Sat Jun 25 13:57:00 CST 2016 1 9782
使用sklearn優雅地進行數據挖掘

目錄 1 使用sklearn進行數據挖掘   1.1 數據挖掘的步驟   1.2 數據初貌   1.3 關鍵技術2 並行處理  2.1 整體並行處理  2.2 部分並行處理3 流水線處理4 自動化調參5 持久化6 回顧7 總結8 參考資料 1 使用sklearn進行數據挖掘 1.1 ...

Wed May 04 19:46:00 CST 2016 23 77521
使用excel進行數據挖掘(6)---- 預測

在配置環境后,能夠使用excel進行數據挖掘。 環境配置問題可參閱: http://blog.csdn.net/xinxing__8185/article/details/46445435 例子 DMAddins_SampleData.xlsx 文件下載地址 ...

Tue May 30 05:43:00 CST 2017 0 1281
初試weka數據挖掘

的,另一個是我實驗時打開的。 一.引入 數據挖掘、機器學習這些字眼,在一些人看來,是 ...

Sat Sep 07 21:26:00 CST 2013 20 17515
輸入數據與ARFF文件--數據挖掘學習和weka使用(二)

我個人認為直接討論數據挖掘算法和weka使用過於心急。我一開始就直接學習的數據挖掘方法,有些方法艱澀枯燥,我常常在思考的不是方法本身,而是“這是干什么的?”。 在使用weka后有些東西漸漸清晰,因為輸入和輸出給了人很直觀的感覺,再結合技術本身學習效率很高。 輸入主要有三類:概念、實例和屬性 ...

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