機器學習中如何選擇分類器
在機器學習中，分類器作用是在標記好類別的訓練數據基礎上判斷一個新的觀察樣本所屬的類別。分類器依據學習的方式可以分為非監督學習和監督學習。非監督學習顧名思義指的是給予分類器學習的樣本但沒有相對應類別標簽，主要是尋找未標記數據中的隱藏結構。，監督學習通過標記的訓練數據推斷出分類函數，分類函數可以用 ...
原文：機器學習：eclipse中調用weka的Classifier分類器代碼Demo
weka中實現了很多機器學習算法，不管實驗室研究或者公司研發，都會或多或少的要使用weka，我的理解是weka是在本地的SparkML，SparkML是分布式的大數據處理機器學習算法，數據量不是很大的時候，使用weka可以模擬出很好的效果，決定使用哪個模型，然后再繼續后續的數據挖掘工作。 下面總結一個eclipse中調用weka的Classifier分類器代碼的Demo，通過這個實例，可以進一步 ...
2016-04-08 11:07 1 1738 推薦指數：
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機器學習：weka中添加自己的分類和聚類算法
不管是實驗室研究機器學習算法或是公司研發，都有需要自己改進算法的時候，下面就說說怎么在weka里增加改進的機器學習算法。 一 添加分類算法的流程 1 編寫的分類器必須繼承 Classifier或是Classifier的子類；下面用比較簡單的zeroR舉例說明； 2 復寫接口 ...
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