weka构建不包括全部数据线性模型

2024-11-04

用 WEKA 进行数据挖掘——第二章: 回归

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

自定义Qt构建步骤，添加数据文件(txt,json等)到构建目录

Qt的qrc资源文件是只读的,因此我们如果要用txt之类的文件存储数据,在程序运行过程中就不能对它们进行修改,也就是不能进行读操作.用"file.open(QIODevice::WriteOnly)"方式打开会失败.因此我们不能把将来要修改的数据文件添加到qrc资源文件中. 但是编译的时候,我储存数据的data.json文件没有自动添加到构建出来的目录下.我尝试修改工程的pro文件,仍旧没有用.最后通过添加自定义的构建步骤,把数据文件拷贝到构建目录.具体步骤如下: 首先要编写一个bat

HTML5+中动态构建列表并填充数据

部分代码参考demo----<历史上的今天>. 感谢作者的分享,愿好人一生平安,虽然只有两个页面,但是通过这个示例让我学会了5+中如何动态构建列表并填充数据,非常实用. html部分: <body> <header class="mui-bar mui-bar-nav"> <a id="info" class="mui-icon mui-icon-info-filled mu

基于Ambari构建自己的大数据平台产品

目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个,一个是Cloudera公司推出的CDH,一个是Hortonworks公司推出的一套HDP,其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具,CDH对应的是Cloudera Manager,国内也有像星环这种公司专门做大数据平台.我们公司最初是使用CDH的环境,近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品.最初接到这个任务我是拒绝的,因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品,小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚.

使用Apache Hudi构建大规模、事务性数据湖

一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk 关于Nishith Agarwal更详细的介绍,主要从事数据方面的工作,包括摄取标准化,数据湖原语等. 什么是数据湖?数据湖是一个集中式的存储,允许以任意规模存储结构化和非结构化数据.你可以存储原始数据,而不需要先转化为结构化的数据,基于数据湖之上可以运行多种类型的分析,如dashboard.大数据处理的可视化.实时分析.机器学习等. 接着看看对于构建PB

通过weka.jar包来进行数据预处理

前言:注意首先要将weka.jar包加载到相应的路径中去.程序中的数据也是用的weka自带的数据. 扩展:eclipse添加jar包的操作方法: 打开eclipse ,在对应的工程下右击,选择Build Path ->选择Configure Build Path ->选择Libraries ->点击Add External JARs ->然后到你的jar包所在路径选择它.即可. 一.特征选择 package learning; import weka.attributeSel

DataPipeline CTO陈肃：构建批流一体数据融合平台的一致性语义保证

文 | 陈肃 DataPipelineCTO 交流微信 | datapipeline2018 本文完整PPT获取 | 关注公众号后,后台回复“陈肃” 首先,本文将从数据融合角度,谈一下DataPipeline对批流一体架构的看法,以及如何设计和使用一个基础框架.其次,数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题.如果数据无法实现一致,即使同步再快,支持的功能再丰富,都没有意义. 另外,DataPipeline目前使用的基础框架为Kafka Connect.为实现一致性的语义保证,我们做了一些额外工作

如何从0到1的构建一款Java数据生成器-第二章

前提在上一章我们提到了并且解决了几只拦路虎,承上启下,下面我们一起来实现一款数据生成器. 对外API /** * @description: 本地数据生成API * @author: peter * @create: 2020-10-02 15:09 **/ public class FastData<T> { private T o; private DataFactory dataFactory = DataFactory.getDataFactory(); //数据工厂 /** * 生

Webstorm+Webpack+echarts构建个性化定制的数据可视化图表&&两个echarts详细教程（柱状图，南丁格尔图）

Webstorm+Webpack+echarts ECharts 特性介绍 ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表. ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化. 1.npm

转载：【原译】Erlang构建和匹配二进制数据（Efficiency Guide）

转自:http://www.cnblogs.com/futuredo/archive/2012/10/19/2727204.html Constructing and matching binaries Erlang/OTP R15B02 In R12B, the most natural way to write binary construction and matching is now significantly faster than in earlier releases. 在R12

使用vue构建一个可视化大数据平台

使用vue全家桶以及v-charts和datav实现一个github可视化大数据界面展示,没有设计搞的原因,只能忽略设计编写一下界面, 用户只需要登录的时候填写自己github用户名.就可以看到数据展示在登录的时候,可能会存在登录失败,可能造成的原因是网络不稳定, 最终界面展示效果功能实现 - 用户登录以及个人信息展示 - 粉丝数量以及粉丝展示 - 仓库 Stars 详情 - 仓库语言详情接口数据在这个项目中所需要用到的接口,其实github提供的接口不值这些,如果想访问更多接口的话,地

如何从0到1的构建一款Java数据生成器-第一章

前提某天晚上老夫在神游时,想起白天公司同事说起的问题,这老表抱怨使用mysql生成大批的随机测试数据太过麻烦,问大家有没有好的工具推荐,老夫对这种事情当然不关心,毕竟我也不知道. 秉承着不懂就要问,不会就要学的核心思想,花了点喝咖啡的时间,简单的在脑海中构思了一下工具核心实现,决定开始动手写,今晚的烧烤不吃了. 几个问题我们需要学会如何去分析一个需求,在不包含业务的情况下,尽可能多的考虑即将面临的问题以及解决方式. 1.如何生成数据. 2.如何把数据放在对象里. 3.如何输出对应类型的对象,

MySQL切换版本踩坑记录（包括恢复数据方法）

踩坑起因:在创建数据库时, 字段:create_time datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, 报异常--Error Code: 1067 - Invalid default value for 'create_time' 经过苦苦查询下发现时数据库版本5.5不支持默认值 CURRENT_TIMESTAMP,然后就有了换版本踩坑的经历了. mysql下载地址步骤: 安装 1.下载.zip文件,下载完成后在电脑上选择位置解压缩 2.配置环境变量: cmd输入my

e792. 建立一个包括所有数据的SpinnerListModel

By default, if the user is browsing the values in a SpinnerListModel, the iteration stops when either end is reached. This example demonstrates a subclass that allows the user to continuously loop through the values. SpinnerCircularListModel listMode

送书『构建Apache Kafka流数据应用』和『小灰的算法之旅』和『Java并发编程的艺术』

读书好处 1.可以使我们增长见识. 2.可提高我们的阅读能力和写作水平. 3.可以使我们变的有修养. 4.可以使我们找到好工作. 5.可以使我们在竞争激烈的社会立于不败之地. 6.最大的好处是可以让你有属于自己的本领靠自己生存. 7.可以让自己减轻生活中的压力,平静自己的内心. 书怎么送? 关注下方公众号,并分别在后台回复[抽奖],根据提示扫描图片二维码进入小程序参与抽奖. 开奖时间 9月20号 20:00,一定要留意微信消息:如果你中奖了,将会收到微信中奖消息通知. 参加抽奖对象仅限公众号粉丝

用 WEKA 进行数据挖掘，第 1 部分: 简介和回归（转）

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

Weka回归

第一个数据挖掘技术:回归例子:给房子定价房子的价格(因变量)是很多自变量 — 房子的面积.占地的大小.厨房是否有花岗石以及卫生间是否刚重装过等的结果.所以,不管是购买过一个房子还是销售过一个房子,您都可能会创建一个回归模型来为房子定价.这个模型建立在邻近地区内的其他有可比性的房子的售价的基础上(模型),然后再把您自己房子的值放入此模型来产生一个预期价格. 让我们继续以这个房屋定价的回归模型为例,创建一些真实的数据.在我的邻近地区有一些房子出售,我试图找到我自己房子的合理价格.我还需要拿此模型

客户流失？来看看大厂如何基于spark+机器学习构建千万数据规模上的用户留存模型 ⛵

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也

weka数据预处理

Weka数据预处理(一) 对于数据挖掘而言,我们往往仅关注实质性的挖掘算法,如分类.聚类.关联规则等,而忽视待挖掘数据的质量,但是高质量的数据才能产生高质量的挖掘结果,否则只有"Garbage in garbage out"了.保证待数据数据质量的重要一步就是数据预处理(Data Pre-Processing),在实际操作中,数据准备阶段往往能占用整个挖掘过程6~8成的时间.本文就weka工具中的数据预处理方法作一下介绍. Weka 主要支持一种ARFF格式的数据,含有很多数据过滤方法

weka实际操作--构建分类、回归模型

weka提供了几种处理数据的方式,其中分类和回归是平时用到最多的,也是非常容易理解的,分类就是在已有的数据基础上学习出一个分类函数或者构造出一个分类模型.这个函数或模型能够把数据集中地映射到某个给定的类别上,从而进行数据的预测.就是通过一系列的算法,将看起来本来分散的数据,给划分成一个个不同的类,我们可以知道某个数据为什么要划分到这个类别,后来的数据通过这个过程就可以知道把它划分到哪个类别,从而进行了数据的预测. 要进行分类,我们根据什么分类,这就需要把数据分为训练集和测试集两个部分,先分析训练

weka构建不包括全部数据线性模型

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