Weka est abrégé en Waikato Environment for Knowledge Analysis et c'est aussi le nom d'un oiseau en Nouvelle-Zélande appelé Weka. Weka est une bibliothèque Open Source pour le Machine-Learning. Il s'agit d'une version basée sur Java?; c'est l'un des outils sans code ingénieux et puissants. Weka a été développé et lancé au début en 1997 et est maintenant utilisé dans divers domaines d'application, principalement à des fins éducatives et pour faire des recherches. Essentiellement, il peut être utilisé pour mettre en ?uvre l'art des modèles d'apprentissage automatique qui prennent en charge différents formats de fichiers.
Commencez votre cours de développement de logiciels libres
Développement Web, langages de programmation, tests de logiciels et autres
Qu'est-ce que Weka Java??
Weka est un groupe d'algorithmes de Machine Learning pour développer des taches d'exploration de données. Il contient des outils pour le clustering, la préparation des données, la régression, la classification, la visualisation et l'exploration de règles d'association. Weka est un groupe collecté d'algorithmes de Machine Learning pour les taches de Data Mining. Ces algorithmes seront appliqués à l'ensemble de données directement sinon à partir du code Java.
Dans la version précédente, Weka était avant tout con?u comme un outil permettant d'analyser les données des domaines agricoles, mais il s'agit désormais d'une version entièrement basée sur Java (Weka 3), récemment utilisée pour divers domaines d'application, notamment à vocation pédagogique et orientée recherche.
Comment utiliser Weka Java ?
En utilisant Weka, nous devons installer weka en fonction de votre système d'exploitation. Une fois l'archive téléchargée pour l'extraire, vous obtiendrez le fichier jar comme weka.jar. Il contient tous les fichiers de classe nécessaires au développement d'une application comme l'API weka, etc.
Après la partie installation complète, nous devons inclure le pot comme chemin de classe dans notre implémentation. Le chemin de classe décrit que le JDK considère les fichiers de classe externes dans les bibliothèques externes. Lors de l’ajout du chemin de classe, il est suggéré d’utiliser l’option – cp des commandes du JDK. Lorsque nous travaillons sur l'un des frameworks, le chemin de classe peut être inclus pour le fichier manifeste correspondant.
Type de plateforme
Weka est une bibliothèque Open Source pour la technologie d'apprentissage automatique. Il s'agit d'une version basée sur Java?; c'est l'un des outils sans code ingénieux et puissants. La condition préalable est que Java 8.0 soit installé sur votre machine. Nous pouvons installer Weka sur n'importe quel type de plate-forme en suivant les instructions suivantes. Une fois l'installation de Weka terminée, vous devez inclure des interfaces standard et des techniques de traitement des données. Voyons les techniques suivantes,
- Pré-traitement des données?: Une fois l'ensemble de données chargé, le Weka permet d'étudier rapidement ses instances et ses attributs. De plus, diverses techniques de filtrage sont disponibles, voyons un exemple?: pour convertir les données de manière numérique afin d'effectuer la sélection des caractéristiques afin de réduire la dimension de l'ensemble de données, par exemple pour accélérer les délais et les performances de l'entra?nement.
- Algorithmes de régression et classification?: Dans les algorithmes de classification et de régression, il existe un ensemble de divers algorithmes tels que les arbres de décision, les bayes na?fs gaussiens, le K-voisin le plus proche, les variantes de régression linéaire et les techniques d'ensembles.
- Clustering?: La technique du Clustering est utilisée en organisation pour identifier les catégories essentielles de nos données de manière invalide. La plupart des exemples d'algorithmes mis à disposition avec la collection weka sont le clustering K-Means et la maximisation des attentes.
- Visualisation des données?: La technique de visualisation des données est une visualisation de données intégrée qui prédit rapidement les corrélations entre les modèles d'apprentissage automatique représentés et les fonctionnalités telles que le clustering K-Means et les arbres de décision.
- Associations de découverte?: L'association de découverte qui découvre les règles de base dans l'ensemble de données, afin d'obtenir des modèles plus facilement identifiables ainsi que les connexions impliquant diverses fonctionnalités.
Exigences pour weka java
La condition de base pour weka java est que Java 1.7 soit installé dans tous les cas. Pour télécharger et installer Weka, choisissez la dernière version de Weka pour votre système, elle nécessite au moins Java 1.7.
Voyons ce qui suit qui montre la version minimale de Java requise pour exécuter la version particulière de Weka. Les versions mises à jour de Weka nécessitent Java 8 ou une version ultérieure. Afin d'éviter une mise à l'échelle inappropriée de l'interface graphique (interfaces utilisateur graphiques) de Weka dans votre système Windows, vous devez utiliser Java 9 et les versions ultérieures pour l'affichage à haute densité de pixels (HiDPI).
Avantages
Les avantages de Weka comprennent les éléments suivants,
- Nous pouvons en disponibilité gratuite sous la licence publique générale GNU
- Il est facile à utiliser grace à son GUI (Graphical User Interface).
- Il est portable en raison de l'implémentation complète du langage de programmation Java et il est exécuté sur n'importe quelle plate-forme informatique moderne.
- Il existe un large éventail de techniques de prétraitement et de modélisation des données collectées.
Classe de générateur de modèles dans l'exemple
Voyons la classe du générateur de modèle. Pour générer un modèle, nous devons utiliser la perception multicouche appelée réseaux de neurones pour catégoriser dans l'ensemble de données iris 2D. Nous pouvons utiliser la valeur par défaut du processus d'apprentissage du réseau neuronal ou la définir manuellement via les méthodes de définition.
Il existe plusieurs classes de générateurs de modèles, voyons les modèles suivants comme suit,
Conclusion
Dans cet article, nous avons découvert le Weka, c'est un outil influent. Ces derniers temps, il est utilisé dans divers domaines d'application, notamment à des fins éducatives et orientées vers la recherche. J'espère que l'article vous aidera à comprendre les éléments de base de Weka.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
Video Face Swap
échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grace à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit?!
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Sujets chauds
Laravel Lazy Chargement vs chargement avide
Jul 28, 2025 am 04:23 AM
Le chargement paresseux uniquement les requêtes lors de l'accès aux associations peut facilement entra?ner des problèmes n 1, ce qui convient aux scénarios où les données associées ne sont pas déterminées si elles sont nécessaires; 2. Utilisations de chargement d'urgence avec () pour charger les données associées à l'avance pour éviter N 1 requêtes, ce qui convient aux scénarios de traitement par lots; 3. Le chargement d'urgence doit être utilisé pour optimiser les performances, et n 1 des problèmes peuvent être détectés via des outils tels que Laraveldebugbar, et le $ avec l'attribut du modèle est soigneusement utilisé pour éviter les frais généraux de performances inutiles.
Exemple de gestion de la mémoire Python
Jul 28, 2025 am 01:10 AM
La gestion de la mémoire de Python est basée sur des mécanismes de comptage et de collecte des ordures de référence. 1. Le mécanisme de comptage de référence garantit que les objets sont libérés immédiatement lorsque le numéro de référence est 0. La valeur de retour de sys.getRefCount () est 1 de plus que la référence réelle car elle augmente sa référence elle-même; 2. Les références circulaires ne peuvent pas être nettoyées par le comptage de référence, et cela dépend du recyclage générationnel du module GC. L'appel GC.Collect () peut recycler des objets inaccessibles; 3. Dans le développement réel, la maintenance à long terme des références d'objets importantes doit être évitée. Nous pouvons utiliser des références faibles faibles, un placement en temps opportun pour libérer la mémoire et utiliser Tracemalloc pour surveiller l'allocation de la mémoire; 4. Résumé: Python combine le comptage de référence et la collecte des ordures pour gérer la mémoire, les développeurs peuvent utiliser des outils et optimiser les tuyaux de référence.
Intégration de PHP aux modèles d'apprentissage automatique
Jul 28, 2025 am 04:37 AM
UseArestapitobridgePhpandmlModelsByrunningTheModelinpythonviaflaskorfastapiandCallingitfrompsingCurlorBuzzle.2.Runpythonscripts est ventilateur
Exemple de requête SQL Laravel Raw
Jul 29, 2025 am 02:59 AM
Laravel prend en charge l'utilisation des requêtes SQL natives, mais la liaison des paramètres doit être préférée pour assurer la sécurité; 1. Utilisez DB :: SELECT () pour exécuter SELECT Queries avec la liaison des paramètres pour empêcher l'injection SQL; 2. Utilisez DB :: Update () pour effectuer des opérations de mise à jour et renvoyer le nombre de lignes affectées; 3. Utilisez db :: insert () pour insérer des données; 4. Utilisez DB :: Delete () pour supprimer les données; 5. Utilisez DB :: Instruction () pour exécuter des instructions SQL sans ensembles de résultats tels que Create, Alter, etc.; 6. Il est recommandé d'utiliser Whereraw, Selectraw et d'autres méthodes dans QueryBuilder pour combiner les expressions natives pour améliorer la sécurité
Utilisation de Mapstruct pour la cartographie des haricots indolores en Java
Jul 28, 2025 am 03:20 AM
MapSTRUCT est un générateur de code à temps de compilation utilisé pour simplifier le mappage entre les javabeans. 1. Il génère automatiquement des classes d'implémentation en définissant des interfaces pour éviter d'écrire manuellement le code de mappage Set / Get; 2. Il a un type de type, pas de frais généraux d'exécution, prend en charge la cartographie automatique des champs du même nom, des expressions personnalisées, des objets imbriqués et une cartographie de collecte; 3. Il peut être intégré à Spring et utilise @mapper (ComponentModel = "Spring") pour injecter du mappeur dans Springbean; 4. Configuration simple, introduisez simplement les dépendances de Mapstruct et les inserts annotationProcessorPaths
Programmation réactive en Java avec Project Reactor et Spring Webflux
Jul 29, 2025 am 12:04 AM
La programmation réactive met en ?uvre des services de non-blocage à faible latence et à faible latence en Java via Projectaactor et SpringWebflux. 1. ProjectAacteur fournit deux types de noyaux: mono et flux, prend en charge le traitement déclaratif des flux de données asynchrones et convertis, filtres et autres opérations via des cha?nes d'opérateurs; 2. SpringWebflux est construit sur Reactor, prend en charge deux modèles de programmation: l'annotation et fonctionnelle. Il fonctionne sur des serveurs non bloquants tels que Netty et peut gérer efficacement un grand nombre de connexions simultanées; 3. L'utilisation du réacteur WebFlux peut améliorer la capacité de concurrence et l'utilisation des ressources dans les scénarios à forte intensité d'E / S et prend naturellement SSE et WebSO.
Exemple de l'opérateur ternaire Python
Jul 28, 2025 am 02:57 AM
L'opérateur ternaire de Python est utilisé pour implémenter de manière concise le jugement if-else, et sa syntaxe est "Value_IF_Trueif conditionelsevalue_if_false"; 1. Il peut être utilisé pour une affectation simple, comme le renvoi de la cha?ne correspondante en fonction des valeurs positives et négatives; 2. Il peut éviter les erreurs de division, telles que déterminer que le dénominateur n'est pas nulle puis de division; 3. Il peut sélectionner le contenu en fonction des conditions au format de cha?ne; 4. Il peut attribuer des étiquettes à différents éléments dans la formule de dérivation de liste; Il convient de noter que cet opérateur ne convient qu'aux branches binaires et ne doit pas être imbriqué plusieurs couches. La logique complexe doit utiliser la structure traditionnelle IF-Elif-Else pour assurer la lisibilité.
Tests et moqueurs unitaires à Java avec Junit 5 et Mockito
Jul 29, 2025 am 01:20 AM
Utilisez JUnit5 et Mockito pour isoler efficacement les dépendances pour les tests unitaires. 1. Créez un objet simulé via @Mock, @InjectMocks Inject L'instance testée, @ExtendWith Activer la Mockito Extension; 2. Utiliser quand (). ThereraTurn () pour définir le comportement de simulation, vérifiez () pour vérifier le nombre d'appels et de paramètres de méthode; 3. Peut simuler les scénarios d'exception et vérifier la gestion des erreurs; 4. Recommander l'injection du constructeur, éviter une sur-simulation et maintenir l'atomicité des tests; 5. Utiliser Asssertall () pour fusionner les affirmations, et @nest organise les scénarios de test pour améliorer la maintenabilité et la fiabilité des tests.
