袁梅宇编著创作的计算机网络小说《数据挖掘与机器学习-WEKA应用技术与实践(第二版)》,已更新0章,最新章节:。本书借助代表当今数据挖掘和机器学习最高水平的著名开源软件Weka,通过大量的实践操作,使读者了解并掌握数据挖掘和机器学习的相关技能,拉近理论与实践的距离。
PlotSize(图大小)滑块和PointSize(点大小)滑块分别用于改变每一个单个二维散点图的大小和数据点的大小;Jitter(抖动)滑块用于随机抖动数据,使被遮挡的点可见;Jitter滑块下方的下拉列表框用于更改着色的属性;Fast scrolling(快速滚动)复选框用于加速滚动,但会耗费多一些的内存;Select Attributes(选择属性)按钮用于选择包含...
从布局来看,关联规则学习器可以采用与聚类器、过滤器和分类器相同的方式来进行选择和配置,只不过该标签页更为简单。 Weka关联挖掘的一般步骤是,选择合适的关联规则学习器,并为关联规则学习器设置好合适的参数,然后单击Start按钮启动学习器,学习完成后可右击结果列表中的条目,以查看或保存结果。 2.5.2 关联算法介绍 ...
计算机网络 数据库 本书借助代表当今数据挖掘和机器学习最高水平的著名开源软件Weka,通过大量的实践操作,使读者了解并掌握数据挖掘和机器学习的相关技能,拉近理论与实践的距离。全书共分9章,主要内容包括Weka介绍、探索者界面、知识流界面、实验者界面、命令行界面、Weka高级应用、WekaAPI、学习方案源代码分析和机器学习...
第1章介绍Weka的历史和功能、数据挖掘和机器学习的基本概念、Weka系统安装,以及示例数据集;第2章介绍探索者(Explorer)界面的使用,主要内容包括图形用户界面、预处理、分类、聚类、关联、选择属性,以及可视化;第3章介绍知识流(KnowledgeFlow)界面,主要内容有知识流介绍、知识流组件、使用知识流组件,以及实践教程;第4章...
本书借助代表当今数据挖掘和机器学习最高水平的著名开源软件Weka,通过大量的实践操作,使读者了解并掌握数据挖掘和机器学习的相关技能,拉近理论与实践的距离。全书共分9章,主要内容包括Weka介绍、探索者界面、知识流界面、实验者界面、命令行界面、Weka高级应用、WekaAPI、学习方案源代码分析和机器学习实战。本书系统讲解We...
《数据挖掘与机器学习——WEKA应用技术与实践(第二版)》,作者:数据挖掘与机器学习——WEKA应用技术与实践(第二版)袁梅宇 著,出版社:清华大学出版社,ISBN:9787302444701。系统讲解数据挖掘机器学习工具Weka 经典的开源挖掘工具、开放的Java环境 初学者的入门*、研
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