Weka 是懷卡托知識分析環(huán)境的縮寫，也是紐西蘭一種叫 Weka 的鳥的名字。 Weka 是一個用於機(jī)器學(xué)習(xí)的開源程式庫。它是一個基於Java的版本；它是資源豐富、功能強(qiáng)大的無程式碼工具之一。 Weka於1997年開始開發(fā)並啟動，現(xiàn)在它被用於各個應(yīng)用領(lǐng)域，主要用於教育目的和做研究。本質(zhì)上它可以用來實(shí)現(xiàn)支援各種文件格式的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的藝術(shù)。
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什麼是weka java？
Weka 是一組用於開發(fā)資料探勘任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)演算法。它包含用於聚類、資料準(zhǔn)備、回歸、分類、視覺化和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的工具。 Weka 是一組用於資料探勘任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)演算法。這些演算法將直接從 Java 程式碼應(yīng)用於資料集。
在早期版本中，Weka 首先被設(shè)計為分析農(nóng)業(yè)領(lǐng)域資料的工具，但現(xiàn)在它是完全基於Java 的版本（Weka 3），最近它用於各種應(yīng)用領(lǐng)域，特別是以教育為目的，以研究為導(dǎo)向。
如何使用weka java？
使用Weka，我們需要依照您的作業(yè)系統(tǒng)安裝weka。下載存檔並解壓縮後，您將獲得像 weka.jar 這樣的 jar 檔案。它包含開發(fā) weka API 等應(yīng)用程式所需的整個類別檔案。
完成安裝部分後，我們需要將 jar 作為類別路徑包含在我們的實(shí)作中。類別路徑描述了JDK對於外部庫中的外部類別檔案的看法。新增類別路徑時建議使用JDK指令的-cp選項。當(dāng)我們使用任何框架時，可以包含相關(guān)清單檔案的類別路徑。
平臺類型
Weka 是一個用於機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的開源程式庫。它是一個基於Java的版本；它是資源豐富、功能強(qiáng)大的無程式碼工具之一。前提是我們的機(jī)器需要安裝Java 8.0。我們可以按照以下說明在任何類型的平臺上安裝Weka，weka安裝完成後需要包含標(biāo)準(zhǔn)介面和資料處理技術(shù)。讓我們來看看以下技巧，
- 資料預(yù)處理：載入資料集後，Weka 可以快速調(diào)查其實(shí)例和屬性。此外，還有各種過濾技術(shù)可用，讓我們來看一個例子 - 將資料轉(zhuǎn)換為數(shù)位方式來執(zhí)行特徵選擇，以減少資料集中的維度，例如加快訓(xùn)練的時間和效能。
- 迴歸演算法和分類：在分類和迴歸演算法中，有一組各種演算法，如決策樹、高斯樸素貝葉斯、K 最近鄰、線性迴歸變體和整合技術(shù)。
- 聚類：聚類技術(shù)用於以無效的方式組織識別資料的基本類別。 weka 集合提供的大多數(shù)範(fàn)例演算法是 K 均值聚類和期望最大化。
- 資料視覺化：資料視覺化技術(shù)是一種整合的資料視覺化，可以快速預(yù)測所表示的機(jī)器學(xué)習(xí)模式與 K 均值聚類和決策樹等特徵之間的相關(guān)性。
- 發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)：發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)資料集中的基本規(guī)則，以獲得更容易識別的模式以及涉及各種特徵的聯(lián)繫。
weka java 的要求
weka java 的基本要求是我們必須安裝 Java 1.7。要下載並安裝 weka，請選擇適合您系統(tǒng)的最新版本的 weka，它至少需要 Java 1.7。
讓我們看看下面的內(nèi)容，它顯示了執(zhí)行特定版本的 Weka 所需的最低 Java 版本。 Weka 的最新版本需要 Java 8 或更高版本。為了避免 Windows 系統(tǒng)中 Weka 的 GUI（圖形使用者介面）縮放不當(dāng)，您必須使用 Java 9 pr 更高版本來實(shí)現(xiàn)高像素密度（HiDPI）顯示。
優(yōu)點(diǎn)
Weka 的優(yōu)點(diǎn)包括以下幾點(diǎn)，
- 我們可以在 GNU 通用公共授權(quán)下免費(fèi)使用
- 由於它的 GUI（圖形使用者介面），它很容易使用。
- 它是可移植的，因?yàn)樗耆?Java 程式語言實(shí)現(xiàn)，並且可以在任何現(xiàn)代計算平臺上執(zhí)行。
- 收集到的資料預(yù)處理和建模技術(shù)範(fàn)圍廣泛。
範(fàn)例中的模型產(chǎn)生器類別
讓我們看看模型產(chǎn)生器類，為了產(chǎn)生模型，我們需要使用稱為神經(jīng)網(wǎng)路的多層感知在 iris 2D 資料集中進(jìn)行分類。我們可以使用神經(jīng)網(wǎng)路學(xué)習(xí)過程的預(yù)設(shè)值，也可以透過 setter 方法手動設(shè)定它。
有幾個模型產(chǎn)生器類，讓我們來看看以下模型，
結(jié)論
透過這篇文章我們了解了Weka，它是一個有影響力的工具。近年來，它被用於各種應(yīng)用領(lǐng)域，特別是用於教育目的和研究導(dǎo)向。希望這篇文章能幫助你了解 Weka 的基礎(chǔ)。
以上是Java中的Weka的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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