1.首先下载安装weka http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html 2.打开weka,选择第一项Explorer 3.准备数据集文件,在weka中,一般数据文件为:xxx.arff,比如我编辑一个文件叫做tumor.arff,文件的内容为: @RELATION tumor @ATTRIBUTE size NUMERIC@ATTRIBUTE 'Class' {'1','0'} @DATA0.0,'0'0.1,'0'0.7,'1'1.0

摘要 本文主要说明SVM中用到的超平面方程是怎么来的,以及各个符号的物理意义,怎么算空间上某点到该平面的距离. 正文 < 统计学习方法>一书给出如下说明: 首先说明我对超平面的理解: 在三维坐标系里,XoY平面把三维坐标系"分割"成两个空间,这个分割平面引申到一维,二维,四维空间-来,他就是一个超平面.一维里是一个点分割空间,二维里是条线,3维刚好是个平面,4维的用几何已经无法表示了,但是我们赋予这个分割的东西为超平面,就比较形象了. 对于这个分离超平面方程时怎么来的,书中

Description 已知多项式方程:a0+a1*x+a2*x^2+...+an*x^n=0 求这个方程在[1,m]内的整数解(n和m均为正整数).   Input 第一行包含2个整数n.m,每两个整数之间用一个空格隔开. 接下来的n+1行每行包含一个整数,依次为a0,a1,a2,...,an. Output 第一行输出方程在[1,m]内的整数解的个数. 接下来每行一个整数,按照从小到大的顺序依次输出方程在[1,m]内的一个整数解.   Sample Input 2 10 2 -3 1 Sam

第一次接触weka这个东西,貌似是数据挖掘用的比较多.接下来一个月里,希望能够对weka有更深一步的了解,并用博客记录下学习weka用法.原理.数据预处理的过程,与君分享,期待!

背景 B酱为NOIP 2014出了一道有趣的题目, 可是在NOIP现场, B酱发现数据规模给错了, 他很伤心, 哭得很可怜..... 为了安慰可怜的B酱, vijos刻意挂出来了真实的题目! 描述 已知多项式方程: $$a_0+a_1x+a_2x^2+...+a_nx^n=0$$ 求这个方程在[1, m]内的整数解(n 和 m 均为正整数). 输入格式 输入共 n+2 行. 第一行包含 2 个整数 n.m,每两个整数之间用一个空格隔开. 接下来的 n+1 行每行包含一个整数,依次为$a_0,a_

参考 http://bbs.middleware123.com/thread-24052-1-1.html  使用Weka进行数据挖掘 http://quweiprotoss.blog.163.com/blog/static/4088288320104311521703 Weka开发 简介 WEKA是由新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘常用软件,WEKA是怀卡托智能分析系统(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的缩写.WEKA限制在GNU通

又是数论题 Q&A Q:你TM做数论上瘾了吗 A:没办法我数论太差了,得多练(shui)啊 题意 题目描述 已知多项式方程: a0+a1x+a2x^2+..+anx^n=0 求这个方程在[1, m ] 内的整数解(n 和m 均为正整数) 输入输出格式 输入格式: 输入文件名为equation .in. 输入共n + 2 行. 第一行包含2 个整数n .m ,每两个整数之间用一个空格隔开. 接下来的n+1 行每行包含一个整数,依次为a0,a1,a2..an 输出格式: 输出文件名为equation

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

广义线性模型虽然很大程度上拓展了线性模型的应用范围,但是其还是有一些限制条件的,比如因变量要求独立,如果碰到重复测 量数据这种因变量不独立的情况,广义线性模型就不再适用了,此时我们需要使用的是广义估计方程. 广义估计方程最主要的工作是为每个观察对象单独指定一个作业相关矩阵,从而解决了因变量不独立的问题. 下面看一个例子还是用之前重复测量数据的例子,我们用广义估计方程进行拟合 分析—广义线性模型—广义估计方程 前面我们选择的作业矩阵为默认的独立无相关,也就是认为该数据的因变量之间是不相关的,这和实

原来这个实验已经做了的.也出现了些问题,但是上网找到了解决方法,那个时候是完成数据挖掘的课程论文,用WEKA运行LIBSVM,也没有很深入,简单跑出结果就算了. 这次想着研讨会就讲这个,想着深入进去,顺便看下用Java实现下算法,看下有没有可以深入的点,发篇中文核心. 但是上次是在实验室另一台机子上配置好的,换了个机子后,简单地装了下weka,没有把wlsvm.jar和libsvm.jar放到weka安装目录下,出现了libSVM classes not in CLASSPATH. 然后才想起原

要点: 首先对于任何方程 :f(x)=0 ,可以转换成 f(x)+x-x => f(x)+x=x; 取g(x)=f(x)+x;  那么 新方程g(x)=x 的解即是 f(x)=0的解,即g(x)-x=0 成立时有 f(x)+x-x=0 现在研究g(x)=x 的解,该方程的解对应 函数 y=g(x) 与 函数y=x的交点(x1,y1)的x坐标即x1. 函数y=x 是对称直线,上面的的任意点(xa,ya)有xa=ya. picard 方法的具体过程是,选任意x=x0(当然实际上是有条件的,见教程例9

  描述 已知多项式方程: a0+a1x+a2x2+...+anxn=0a0+a1x+a2x2+...+anxn=0 求这个方程在[1, m]内的整数解(n 和 m 均为正整数). 格式 输入格式 输入共 n+2 行. 第一行包含 2 个整数 n.m,每两个整数之间用一个空格隔开. 接下来的 n+1 行每行包含一个整数,依次为a0,a1,a2,...,ana0,a1,a2,...,an. 输出格式 第一行输出方程在[1, m]内的整数解的个数. 接下来每行一个整数,按照从小到大的顺序依次输出方程

PN结加正向电压 当PN结外加正向电压时,外电场将多数载流子推向空间电荷区,使其变窄,削弱了内电场,破坏了原来的平衡,使扩散运动加剧,PN结导通.PN结的压降只有零点几付,所以在其回路里应串联一个电阻. PN结加反向电压 当PN结加反向电压时,外电场使空间电荷区变宽,加强了内电场,阻止了扩散运动的进行,而加剧了漂移运动的进行,形成反向电流.但其电流很小,可忽略不计.这是PN结处于截止状态. PN结的电流方程      其中Ut=26mV,Is为反向饱和电流.     反向击穿又分为齐纳击穿和雪崩

n                              (m=1) f(m,n)=  m                              (n=1) f(m-1,n)+f(m,n-1)      (m>1,n>1) 分析:本题就是类似于杨辉三角形,除了横边和纵边顺序递增外,其余每一个数是它左边和上边数字之和. package JingDian; //解类似杨辉三角形的方程 public class leiyanghui { public static void main(Str

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

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us

http://poj.org/problem?id=1186 (题目链接) 题意 已知一个n元高次方程:   其中:x1, x2,…,xn是未知数,k1,k2,…,kn是系数,p1,p2,…pn是指数.且方程中的所有数均为整数. 假设未知数1 <= xi <= M, i=1,,,n,求这个方程的整数解的个数. Solution meet in the middle.移项,分两部分搜索,hash判断两次dfs的结果是否相同,统计结果. 代码 // poj1186 #include<algo

本文版权归ljh2000和博客园共有,欢迎转载,但须保留此声明,并给出原文链接,谢谢合作. 本文作者:ljh2000作者博客:http://www.cnblogs.com/ljh2000-jump/转载请注明出处,侵权必究,保留最终解释权! Description 已知多项式方程: a0+a1*x+a2*x^2+...+an*x^n=0 求这个方程在[1,m]内的整数解(n和m均为正整数).   Input 第一行包含2个整数n.m,每两个整数之间用一个空格隔开. 接下来的n+1行每行包含一个整

题目描述 已知多项式方程: a0+a1x+a2x^2+..+anx^n=0 求这个方程在[1, m ] 内的整数解(n 和m 均为正整数) 输入输出格式 输入格式: 输入文件名为equation .in. 输入共n + 2 行. 第一行包含2 个整数n .m ,每两个整数之间用一个空格隔开. 接下来的n+1 行每行包含一个整数,依次为a0,a1,a2..an 输出格式: 输出文件名为equation .out . 第一行输出方程在[1, m ] 内的整数解的个数. 接下来每行一个整数,按照从小到

题目描述 已知多项式方程: a0+a1x+a2x^2+..+anx^n=0 求这个方程在[1, m ] 内的整数解(n 和m 均为正整数) 输入输出格式 输入格式: 输入文件名为equation .in. 输入共n + 2 行. 第一行包含2 个整数n .m ,每两个整数之间用一个空格隔开. 接下来的n+1 行每行包含一个整数,依次为a0,a1,a2..an 输出格式: 输出文件名为equation .out . 第一行输出方程在[1, m ] 内的整数解的个数. 接下来每行一个整数,按照从小到

(转) http://baidutech.blog.51cto.com/4114344/1033714/ 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 Env