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目次
weka java とは何ですか?
weka java の使い方
プラットフォームの種類(lèi)
weka Java の要件
メリット
例のモデル ジェネレーター クラス
結(jié)論

ジャワのウェカ

Aug 30, 2024 pm 04:28 PM
java

ウェカは、知識(shí)分析のためのワイカト環(huán)境の略稱(chēng)であり、ニュージーランドに生息するウェカと呼ばれる鳥(niǎo)の名前でもあります。 Weka は、機(jī)械學(xué)習(xí)用のオープンソース ライブラリです。これは Java ベースのバージョンです。これは、リソースが豊富で強(qiáng)力なノーコード ツールの 1 つです。 Weka は 1997 年に開(kāi)発され開(kāi)始され、現(xiàn)在では主に教育目的や研究目的など、さまざまなアプリケーション分野で使用されています。基本的に、さまざまなファイル形式をサポートする機(jī)械學(xué)習(xí)モデルの技術(shù)を?qū)g裝するために使用できます。

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weka java とは何ですか?

Weka は、データ マイニング タスクを開(kāi)発するための機(jī)械學(xué)習(xí)アルゴリズムのグループです。これには、クラスタリング、データ準(zhǔn)備、回帰、分類(lèi)、視覚化、および相関ルール マイニングのためのツールが含まれています。 Weka は、データ マイニング タスクのための機(jī)械學(xué)習(xí)のアルゴリズムを集めたグループです。これらのアルゴリズムは、Java コードから直接データセットに適用されます。

以前のバージョンでは、Weka は何よりもまず農(nóng)業(yè)分野のデータを分析するツールとして設(shè)計(jì)されましたが、現(xiàn)在は完全に Java ベースのバージョン (Weka 3) となり、最近ではさまざまなアプリケーション分野で使用されています。教育目的および研究志向のため。

weka java の使い方

Weka を使用するには、オペレーティング システムに基づいて weka をインストールする必要があります。アーカイブをダウンロードして解凍すると、weka.jar のような jar ファイルが得られます。 weka API などのアプリケーションの開(kāi)発に必要なクラス ファイル全體が含まれています。

インストール部分が完了したら、実裝にクラスパスとして jar を含める必要があります。クラスパスは、JDK が外部ライブラリ內(nèi)の外部クラス ファイルを認(rèn)識(shí)することを記述します。クラスパスを追加する際には、JDK のコマンドの -cp オプションを使用することをお?jiǎng)幛幛筏蓼?。いずれかのフレームワークで作業(yè)する場(chǎng)合、関連するマニフェスト ファイルのクラスパスを含めることができます。

プラットフォームの種類(lèi)

Weka は、機(jī)械學(xué)習(xí)テクノロジーのオープンソース ライブラリです。これは Java ベースのバージョンです。これは、リソースが豊富で強(qiáng)力なノーコード ツールの 1 つです。前提條件として、マシンに Java 8.0 がインストールされている必要があります。次のような手順に従って、あらゆる種類(lèi)のプラットフォームに Weka をインストールできます。weka のインストールが完了したら、標(biāo)準(zhǔn)インターフェイスとデータ処理技術(shù)を含める必要があります。次のテクニックを見(jiàn)てみましょう。

  1. データの前処理: データセットをロードすると、Weka によりそのインスタンスと屬性を迅速に調(diào)査できるようになります。さらに、さまざまなフィルタリング手法が利用可能です。一例を見(jiàn)てみましょう。データを數(shù)値的な方法に変換して特徴選択を?qū)g行し、トレーニングのタイミングとパフォーマンスを高速化するなど、データセット內(nèi)の次元を削減します。
  2. 回帰アルゴリズムと分類(lèi): 分類(lèi)と回帰アルゴリズムには、デシジョン ツリー、ガウス単純ベイズ、K 最近傍法、線(xiàn)形回帰バリアント、アンサンブル手法などのさまざまなアルゴリズムのセットがあります。
  3. クラスタリング: クラスタリング手法は、データの重要なカテゴリを無(wú)効な方法で識(shí)別するための整理に使用されます。 weka コレクションで利用できるサンプル アルゴリズムのほとんどは、K-Means クラスタリングと期待値最大化です。
  4. データ視覚化: データ視覚化手法は、表現(xiàn)された機(jī)械學(xué)習(xí)パターンと、K-Means クラスタリングやデシジョン ツリーなどの機(jī)能の間の相関関係を迅速に予測(cè)する、統(tǒng)合されたデータ視覚化です。
  5. 関連付けの検出: 識(shí)別しやすいパターンと、さまざまな特徴に関連する接続を取得するために、データセット內(nèi)の基本ルールを検出する検出関連付け。

weka Java の要件

weka java の基本要件は、いずれの場(chǎng)合も Java 1.7 がインストールされていることです。 weka をダウンロードしてインストールするには、お使いのシステムに適した weka の最新バージョンを選択してください。Java 1.7 以上が必要です。

Weka の特定のバージョンを?qū)g行するために必要な Java の最小バージョンを示す以下を見(jiàn)てみましょう。 Weka の最新リリースには Java 8 以降が必要です。 Windows システムで Weka の GUI (グラフィカル ユーザー インターフェイス) の不適切なスケーリングを回避するには、高ピクセル密度 (HiDPI) のディスプレイに Java 9 以降のバージョンを使用する必要があります。

ジャワのウェカ

メリット

Weka の利點(diǎn)は次のとおりです。

  • GNU General Public License に基づいて無(wú)料で利用できます
  • GUI (グラフィカル ユーザー インターフェイス) なので使いやすいです。
  • Java プログラミング言語(yǔ)で完全に実裝されているため移植性があり、最新のコンピューティング プラットフォームのいずれでも実行できます。
  • 収集されたデータの前処理およびモデリング技術(shù)は多岐にわたります。

例のモデル ジェネレーター クラス

モデル ジェネレーター クラスを見(jiàn)てみましょう。モデルを生成するには、ニューラル ネットワークと呼ばれる多層認(rèn)識(shí)を使用して虹彩 2D データセットに分類(lèi)する必要があります。ニューラル ネットワーク學(xué)習(xí)プロセスのデフォルト値を利用することも、セッター メソッドを使用して手動(dòng)で設(shè)定することもできます。

モデル ジェネレーター クラスはいくつかあります。以下のモデルを見(jiàn)てみましょう。

ジャワのウェカ

結(jié)論

この記事で、Weka が影響力のあるツールであることを知りました。最近では、特に教育目的や研究向けなど、さまざまな応用分野に使用されています。この記事が Weka の基本的な事項(xiàng)を理解するのに役立つことを願(yuàn)っています。

以上がジャワのウェカの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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