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搜索资源列表

  1. MATLAB数据挖掘工具箱spider

  2. 使用时为matlab+spider+Weka；因为spider中的一些算法引用了Weka

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-22
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：YJF308

  1. 数据挖掘工具的使用、比较、分析

  2. 主要描述SPSS CLEM的介绍、使用、实例讲解；以及与Weka、SAS EM的比较

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-21
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：gaocher

  1. weka入门教程.pdf下载

  2. weka的入门教程； 1：数据准备； 2：关联规则； 3：分类与回归； 4：聚类分析

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-02-22
    • 文件大小：504kb
    • 提供者：lihuiyao123

  1. 机器学习之weka简介

  2. Weka是基于java，用于数据挖掘和知识分析一个平台。来自世界各地的java爱好者们都可以把自己的算法放在这个平台上，然后从海量数据中发掘其背后隐藏的种种关系；开发并投入使用两年左右的时间，但是已经是很多人受益，特别是摆脱了繁重的海量数据。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-07-20
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：linglingbaby

  1. weka3.7.6 jre

  2. weka免费的数据挖掘开源软件，提供数据挖掘和机器学习众多的工具。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-19
    • 文件大小：35mb
    • 提供者：aircher

  1. 论文中期检查——数据挖掘类参考文档

  2. 论文中期检查——数据挖掘类参考文档；（2） 在熟悉业务基础上，利用开源工具Weka在近5年实际生产数据上利用传统的simpleKmeans算法进行了建立研究分析，发现数据每年分为10个近似簇时，记录的簇归属有较明显变化。聚类结果较不影响。 （3） 研究演化聚类相关理论知识，并对聚类后的数据进行了分类挖掘，以期发现质量管理中的数据演化，深刻理解离散制造业中影响产品质量因素的演变和实质。 （4） 研究遗传算法的特点和其在聚类挖掘中的应用，通过对比和研究，并应用于实际数据中发现，聚类效果仍不太理想。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-25
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：wpf523

  1. 文本挖掘tmSVM开源项目包含Python和Java两种版本带参考文档

  2. 文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档 简介 文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、Decision Tree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-02-23
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：vcfriend

  1. weka-3-6-10.zip

  2. 实用NLP工具，带界面，可直接进行界面操作；含源码，可以导入jar包，直接灵活调用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-07-26
    • 文件大小：23mb
    • 提供者：zz_chenyu

  1. TipDM中用到的部分MATLAB接口

  2. 主要对数据挖掘的基本概念、应用分类、建模方法及常用的建模工具进行了介绍，并对本书所用到的数据挖掘建模平台TipDM进行了说明。第二部分是实战篇（第5～10章），以案例的形式对数据挖掘技术在金融、电信、电力、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用场景进行了讨论；首先介绍案例背景，然后阐述分析方法与过程，最后完成模型构建；在介绍建模过程的同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中；此外，第10章精心设计了6个实验项目，读者可以通过本章介绍的方法动手实践，以巩固数据挖掘知识，在分析建模过

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-11-16
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：u010608070

  1. 数据挖掘（机器学习）课程报告及weka源码及相关论文

  2. 蒋老师课程的报告。其中有四个改进思路。 1.本报告内容系在蒋良孝老师课程的指导下，通过查阅论文和自行思考以及实验验证后撰写的； 2.源码部分位于weka-src\src\main\java\weka\classifiers\wangliyuID3，其中有报告中的前三个的源码，可以参考，敬请指教； 3.上传的目的是为了给有困难的同学一点提示。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-12-18
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：u013992365

  1. 数据挖掘工具(weka教程)

  2. 由于Weka的开源、易操作等优点，可供各类人群学习、使用。如果是一位数据挖掘算法的研究者，可以把自己的算法放在这个平台上，然后从海量数据中发掘其背后隐藏的种种关系。如果是数据挖掘的初学者，这是最好的学习平台，它不但简单易学，还提供了八个数据挖掘、统计学上的经典案例供您参考；如果在工作中有大量的数据需要分析，Weka也许能帮您发现更大的商机。

  3. 所属分类：机器学习

  1. arff数据集全集（new）

  2. 文件说明 下面我们来对这个文件的内容进行说明。 识别ARFF文件的重要依据是分行，因此不能在这种文件里随意的断行。空行（或全是空格的行）将被忽略。 以“%”开始的行是注释，WEKA将忽略这些行。如果你看到的“weather.arff”文件多了或少了些“%”开始的行，是没有影响的。 除去注释后，整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分给出了头信息（Head information），包括了对关系的声明和对属性的声明。第二部分给出了数据信息（Data information），即数据集中给出的数

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-12-10
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：qq_20312441

  1. Java机器学习.pdf

  2. 机器学习是人工智能的一个分支，它在算法与数据的协助下，让计算机像人类一样学习和行 动。针对给定的数据集，机器学习算法会学习数据的不同属性，并对以后可能遇到的数据属性进 行推断。 本书教你如何使用Java创建并实现机器学习算法，既有基础概念的讲解，也有示例供你学习。 当然，还会介绍一些常用的机器学习库，如Weka、 Apache Mahout、 Mallet等。阅读本书后，你 将懂得如何为特定问题选择合适的机器学习方法，以及如何比较与评估不同技术的优劣。书中还 会讲解性能提升技术，包括输入预处理

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：qq_35409106