Qu'est-ce que weka dans DWDM ?
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Vidéo: Qu'est-ce que weka dans DWDM ?

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Vidéo: Association Rule Mining with WEKA 2024, Novembre
Anonim

Nommé d'après un oiseau néo-zélandais incapable de voler, Weka est un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent être appliqués directement à un ensemble de données ou appelés à partir de votre propre code Java. Weka contient des outils pour le prétraitement des données, la classification, la régression, le clustering, les règles d'association et la visualisation.

A côté de cela, qu'est-ce que la régression Weka ?

Linéaire régression ne prend en charge que régression problèmes de type. Il fonctionne en estimant les coefficients pour une ligne ou un hyperplan qui correspond le mieux aux données d'apprentissage. C'est un très simple régression algorithme, rapide à former et peut avoir de grandes performances si la variable de sortie de vos données est une combinaison linéaire de vos entrées.

De plus, qu'est-ce que le fichier ARFF dans Weka ? Un fichier ARFF est un texte ASCII déposer qui décrit une liste d'instances partageant un ensemble d'attributs. Fichiers ARFF ont été développés par le Machine Learning Project du Département d'informatique de l'Université de Waikato pour être utilisés avec le Weka logiciel d'apprentissage automatique.

De même, les gens demandent, qu'est-ce que l'établi Weka ?

Les établi WEKA est une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'outils de prétraitement de données qui comprend pratiquement tous les algorithmes décrits dans notre livre. Il est conçu pour que vous puissiez rapidement essayer des méthodes existantes sur de nouveaux ensembles de données de manière inflexible.

Qu'est-ce que l'outil Weka ?

Weka est une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches d'exploration de données. Les. les algorithmes peuvent être appliqués directement à un ensemble de données ou appelés à partir de votre propre code Java. Weka contient outils pour le prétraitement des données, la classification, la régression, le regroupement, les règles d'association et la visualisation.

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