Weka wird als Waikato Environment for Knowledge Analysis abgekürzt und ist auch der Name eines Vogels in Neuseeland namens Weka. Weka ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen. Es handelt sich um eine Java-basierte Version; Es ist eines der einfallsreichen und leistungsstarken No-Code-Tools. Weka wurde ursprünglich im Jahr 1997 entwickelt und gestartet und wird heute in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt, haupts?chlich für Bildungszwecke und für Forschungszwecke. Im Wesentlichen kann es verwendet werden, um die Kunst der Modelle des maschinellen Lernens zu implementieren, die verschiedene Dateiformate unterstützen.
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Was ist Weka Java?
Weka ist eine Gruppe von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Entwicklung von Data-Mining-Aufgaben. Es umfasst Tools für Clustering, Datenvorbereitung, Regression, Klassifizierung, Visualisierung und Assoziationsregel-Mining. Weka ist eine gesammelte Gruppe von Algorithmen des maschinellen Lernens für Data-Mining-Aufgaben. Diese Algorithmen werden direkt auf den Datensatz angewendet, ansonsten aus dem Java-Code.
In der früheren Version war Weka in erster Linie als Tool zur Analyse von Daten aus landwirtschaftlichen Bereichen konzipiert, jetzt handelt es sich um eine vollst?ndig Java-basierte Version (Weka 3), neuerdings wird es speziell für verschiedene Anwendungsbereiche eingesetzt für Bildungszwecke und forschungsorientiert.
Wie verwende ich Weka Java?
Wenn Sie Weka verwenden, müssen wir Weka basierend auf Ihrem Betriebssystem installieren. Sobald Sie das Archiv zum Extrahieren heruntergeladen haben, erhalten Sie eine JAR-Datei wie weka.jar. Es enth?lt die gesamten Klassendateien, die zum Entwickeln einer Anwendung wie der Weka-API usw. erforderlich sind.
Nach dem vollst?ndigen Installationsteil müssen wir das JAR als Klassenpfad in unsere Implementierung einbinden. Der Klassenpfad beschreibt, dass das JDK die externen Klassendateien in externen Bibliotheken berücksichtigt. Beim Hinzufügen des Klassenpfads wird empfohlen, die Befehlsoption – cp im JDK zu verwenden. Wenn wir an einem der Frameworks arbeiten, kann der Klassenpfad für die entsprechende Manifestdatei eingefügt werden.
Art der Plattform
Weka ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen. Es handelt sich um eine Java-basierte Version; Es ist eines der einfallsreichen und leistungsstarken No-Code-Tools. Voraussetzung ist, dass auf Ihrem Rechner Java 8.0 installiert ist. Wir k?nnen Weka auf jeder Art von Plattform installieren, indem wir die folgenden Anweisungen befolgen. Nach Abschluss der Weka-Installation müssen Sie Standardschnittstellen und Datenverarbeitungstechniken einbinden. Sehen wir uns die folgenden Techniken an,
- Datenvorverarbeitung: Sobald der Datensatz geladen ist, erm?glicht der Weka eine schnelle Untersuchung seiner Instanzen und Attribute. Darüber hinaus stehen verschiedene Filtertechniken zur Verfügung, sehen wir uns ein Beispiel an – um die Daten in eine numerische Methode umzuwandeln, um die Merkmalsauswahl durchzuführen und die Dimension im Datensatz zu reduzieren, um beispielsweise die Zeitplanung und die Leistung des Trainings zu beschleunigen.
- Regressionsalgorithmen und Klassifizierung: In den Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen gibt es eine Reihe verschiedener Algorithmen wie Entscheidungsb?ume, Gaussian Naive Bayes, K-Nearest Neighbour, lineare Regressionsvarianten und Ensembles-Techniken.
- Clustering: Die Clustering-Technik wird beim Organisieren verwendet, um die wesentlichen Kategorien unserer Daten auf ungültige Weise zu identifizieren. Die meisten Beispielalgorithmen, die mit der Weka-Sammlung zur Verfügung gestellt werden, sind K-Means Clustering und Expectation Maximisation.
- Datenvisualisierung: Die Datenvisualisierungstechnik ist eine integrierte Datenvisualisierung, die die Korrelationen zwischen den dargestellten Mustern des maschinellen Lernens und Funktionen wie K-Means-Clustering und Entscheidungsb?umen umgehend vorhersagt.
- Erkennen von Assoziationen: Die Entdeckungsassoziation, die die Grundregeln im Datensatz entdeckt, um leichter identifizierbare Muster und auch die Verbindungen zwischen verschiedenen Funktionen zu erhalten.
Anforderungen für Weka Java
Grundvoraussetzung für weka java ist, dass wir auf jeden Fall Java 1.7 installiert haben. Um Weka herunterzuladen und zu installieren, w?hlen Sie die neueste Version von Weka für Ihr System. Sie erfordert mindestens Java 1.7.
Sehen wir uns das Folgende an, das die Mindestversion von Java zeigt, die zum Ausführen der jeweiligen Version von Weka erforderlich ist. Die aktuellen Versionen von Weka ben?tigen Java 8 oder h?her. Um eine falsche Skalierung der GUI (Graphical User Interfaces) von Weka in Ihrem Windows-System zu vermeiden, müssen Sie Java 9 oder sp?tere Versionen für die Anzeige mit hoher Pixeldichte (HiDPI) verwenden.
Vorteile
Die Vorteile von Weka bestehen aus den folgenden Dingen:
- Wir k?nnen bei freier Verfügbarkeit unter der GNU General Public License
- Es ist aufgrund seiner GUI (Graphical User Interface) einfach zu bedienen.
- Es ist portabel, da es vollst?ndig in der Programmiersprache Java implementiert ist, und kann auf jeder Modern Computing-Plattform ausgeführt werden.
- Es gibt eine breite Palette an Techniken zur Vorverarbeitung und Modellierung gesammelter Daten.
Modellgeneratorklasse im Beispiel
Sehen wir uns die Modellgeneratorklasse an. Um ein Modell zu generieren, müssen wir eine mehrschichtige Wahrnehmung namens Neural Networks verwenden, um den 2D-Datensatz der Iris zu kategorisieren. Wir k?nnen den Standardwert des Neural Network Learning Process verwenden oder ihn manuell über die Setter-Methoden festlegen.
Es gibt mehrere Modellgeneratorklassen. Sehen wir uns die folgenden Modelle wie folgt an:
Fazit
In diesem Artikel haben wir etwas über die Weka erfahren, sie ist ein einflussreiches Werkzeug. In jüngster Zeit wird es für verschiedene Anwendungsbereiche eingesetzt, insbesondere für Bildungszwecke und forschungsorientiert. Ich hoffe, der Artikel hilft Ihnen, die grundlegenden Dinge in Weka zu verstehen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWeka in Java. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Laravel Lazy Loading gegen eifrige Beladung
Jul 28, 2025 am 04:23 AM
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Beispiel für Python Memory Management
Jul 28, 2025 am 01:10 AM
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Integration von PHP in Modelle für maschinelles Lernen
Jul 28, 2025 am 04:37 AM
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Laravel unterstützt die Verwendung nativer SQL -Abfragen, aber die Parameterbindung sollte bevorzugt werden, um die Sicherheit zu gew?hrleisten. 1. Verwenden Sie db :: select (), um Auswahlabfragen mit Parameterbindung auszuführen, um die SQL -Injektion zu verhindern. 2. Verwenden Sie db :: update (), um Aktualisierungsvorg?nge durchzuführen und die Anzahl der betroffenen Zeilen zurückzugeben. 3.. Verwenden Sie db :: Insert (), um Daten einzufinden. 4. Verwenden Sie db :: delete (), um Daten zu l?schen; 5. Verwenden Sie db :: Anweisung (), um SQL -Anweisungen ohne Ergebniss?tze wie Erstellen, Alter usw. auszuführen; 6. Es wird empfohlen, in QueryBuilder in der Lage zu verwenden, native Ausdrücke zur Verbesserung der Sicherheit zu kombinieren, um die Sicherheit zu verbessern
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Jul 28, 2025 am 03:20 AM
Mapstruct ist ein Compile-Time-Codegenerator, mit dem die Zuordnung zwischen JavaBeans vereinfacht wird. 1. Es generiert automatisch Implementierungsklassen, indem Schnittstellen definiert werden, um das manuelle Schreiben von langwierigen Set/Get -Mapping -Code zu vermeiden. 2. Es verfügt über Typ-Safe, keine Laufzeit-Overhead, unterstützt die automatische Zuordnung des gleichen Namens, benutzerdefinierten Ausdrücke, verschachtelten Objekte und Sammelzuordnungen. 3.. Es kann in die Spring integriert werden und verwendet @Mapper (componentModel = "fed"), um Mapper in Springbean zu injizieren. 4. Einfache Konfiguration stellen Sie einfach Mapstrukturabh?ngigkeiten und AnnotationsprozessorPaths -Eins?tze ein
Reaktive Programmierung in Java mit Projektreaktor und Spring WebFlux
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Jul 28, 2025 am 02:57 AM
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Jul 29, 2025 am 01:20 AM
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