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,所有回归模型均符合同一个通用模式.多个自变量综合在一起可以生成一个结果 — 一个因变量.然后用回归模型根据给定的这些自变量的值预测一个未知的因变量的结果. 每个人都可能使用过或看到过回归模型,甚至曾在头…

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 Environment for Knowledge Analysis),是一款免费的,非商业化的,基于JAVA环境下…

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka1/index.html 简介 什么是 数据挖掘?您会不时地问自己这个问题,因为这个主题越来越得到技术界的关注.您可能听说过像 Google 和 Yahoo! 这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点,您不禁疑惑,“它们要所有这些信息干什么?”您可能还会惊奇地发现 Walmart 是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一.现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘,并且…

学习于IBM教学文档 数据挖掘学习与weka使用 第二部 分分类和集群 分类 vs. 群集 vs. 最近邻 在我深入探讨每种方法的细节并通过 WEKA 使用它们之前,我想我们应该先理解每个模型 - 每个模型适合哪种类型的数据以及每个模型试图实现的目标.我们还会将我们已有的模型 - 回归模型 - 也包括在我们的讨论之中,以便您可以看到这三种新模型与我们已经了解的这个模型的对比.我将通过实际的例子展示每个模型的使用以及各自的不同点.这些实际的例子均围绕着一个本地的 BMW 经销店展开,研究它如何能增…

不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面 启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可…

数据挖掘和机器学习 数据挖掘和机器学习这两项技术的关系非常密切.机器学习方法构成数据挖掘的核心,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,数据挖掘又向机器学习提出新的要求和任务. 数据挖掘就是在数据中寻找模式的过程.这个寻找过程必须是自动的或半自动的,并且数据总量应该是具有相当大的规模,从中发现的模式必须有意义并能产生一定的效益.通常,数据挖掘需要分析数据库中的数据来解决问题,如客户忠实度分析.市场购物篮分析等. 机器学习分为两种主要类型.第一种称为有监督学习,或称为预测学习,其目标是在给定一系列…

不多说,直接上干货! Weka简介 Weka是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首缩写,官方网址为:http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka,在该网站可以免费下载可运行软件和源代码,还可以获得说明文档.常见问题解答.数据集和其他文献等资源.Weka的发音类似新西兰本土一种不会飞的鸟,如下图所示,因此Weka系统使用该鸟作为其徽标. Weka是新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘著名开…

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 Environment for Knowledge Analysis),是一款免费的,非商业化的,基于JAVA环…

上章回顾 宏定义特点和注意细节 条件编译特点和主要用处 文件包含的路径查询规则 C语言扩展宏定义的用法 第二章 第二章 C语言编程实践 C语言编程实践 预习检查 异或的运算符是什么 宏定义最主要的特点是什么 请列举条件编译三大用法 在文件包含中<> 和“” 有什么区别 如何取得整数register中的第五位值 本章结构 C语言编程实践 C语言编程实践 嵌入式家园 www.embedclub.comC语言编程调试 上海嵌入式家园-开发板商城 http://embedclub.taobao.com…

目前在看统计学习导论:基于R应用,觉得这本书非常适合入门,打算把课后习题全部做一遍,记录在此博客中. 第二章习题 1. (a) 当样本量n非常大,预测变量数p很小时,这样容易欠拟合,所以一个光滑度更高的学习模型更好. (b) 当样本量n非常小,预测变量数p很大时,这样容易过拟合,所以一个光滑度更小的学习模型更好. (c) 当预测变量与响应变量之间的关系是非线性时,说明光滑度小的模型会容易欠拟合,所以光滑度高的模型更适合. (d) 在这里,方差是指用一个不同的训练数据集估计f时,估计函数的改变量.…