数据挖掘：实用机器学习技术P295页：

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数据挖掘:实用机器学习技术P295页: 在weka软件中的实验者界面中,新建好实验项目后,添加相应的实验数据,然后添加对应需要的分类算法 ,需要使用多个算法时候重复操作添加add algorithm.再选择run标签卡中,选择start按钮,最后选择analysis选项卡,然后再在右上角点选experiment按钮,再点选perform test按钮,随后,之前添加的第一个算法就会和第二个与第三个算法的比较结果有关性能的统计显著性测试的结果就显示在右侧的空白面板中了. 我们比较的是百分比准确率统…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之Exploer界面（七）

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…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka系统安装（四）

能来看我这篇博客的朋友,想必大家都知道,Weka采用Java编写的,因此,具有Java“一次编译,到处运行”的特性.支持的操作系统有Windows x86.Windows x64.Mac OS X.Linux等.这里不多赘述. Weka系统安装一共分为: 1.安装Weka所需系统要求下表,列举了运行Weka的特定版本对Java版本的要求. Java 1.4 1.5 1.6 Weka <3.4.0 X X X 3.4.x X X X 3.5.x 3.5.0-3.5.2 >3.5.2 r289…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之基本概念（三）

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…

.NET数据挖掘与机器学习开源框架

1. 数据挖掘与机器学习开源框架 1.1 框架概述 1.1.1 AForge.NET AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,模糊系统,机器人控制等领域.这个框架由一系列的类库组成.主要包括有: AForge.Imaging —— 一些日常的图像处理和过滤器 AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库 AForge.Neuro —— 神经网络计算库AForge.Genetic -进化算法…

从《数据挖掘概念与技术》到《Web数据挖掘》

从<数据挖掘概念与技术>到<Web数据挖掘> 认真读过<数据挖掘概念与技术>的第一章后,对数据挖掘有了更加深刻的了解.数据挖掘是知识发展过程的一个步骤.知识发展的过程可以分为:数据清洗(去噪和去除不一致数据).数据集成(多个数据源组合在一起).数据选择(从数据库中提取和分析与任务相关的数据).数据变换(汇总.聚集,变成统一形式).数据挖掘(智能方法提取数据模式).模式评估(根据兴趣度度量.识别代表知识的真正有趣的模式).知识表示(使用可视化和知识表示技术,向用户提供挖掘…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka简介（二）

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…