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目錄
什么是weka java?
如何使用weka java?
平臺類型
weka java 的要求
優(yōu)點
示例中的模型生成器類
結(jié)論
首頁 Java java教程 Java中的Weka

Java中的Weka

Aug 30, 2024 pm 04:28 PM
java

Weka 是懷卡托知識分析環(huán)境的縮寫,也是新西蘭一種叫 Weka 的鳥的名字。 Weka 是一個用于機器學習的開源庫。它是一個基于Java的版本;它是資源豐富、功能強大的無代碼工具之一。 Weka于1997年開始開發(fā)并啟動,現(xiàn)在它被用于各個應用領域,主要用于教育目的和做研究。本質(zhì)上它可以用來實現(xiàn)支持各種文件格式的機器學習模型的藝術。

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什么是weka java?

Weka 是一組用于開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘任務的機器學習算法。它包含用于聚類、數(shù)據(jù)準備、回歸、分類、可視化和關聯(lián)規(guī)則挖掘的工具。 Weka 是一組用于數(shù)據(jù)挖掘任務的機器學習算法。這些算法將直接從 Java 代碼應用于數(shù)據(jù)集。

在早期版本中,Weka 首先被設計為分析農(nóng)業(yè)領域數(shù)據(jù)的工具,但現(xiàn)在它是完全基于 Java 的版本(Weka 3),最近它用于各種應用領域,特別是以教育為目的,以研究為導向。

如何使用weka java?

使用Weka,我們需要根據(jù)您的操作系統(tǒng)安裝weka。下載存檔并解壓后,您將獲得像 weka.jar 這樣的 jar 文件。它包含開發(fā) weka API 等應用程序所需的整個類文件。

完成安裝部分后,我們需要將 jar 作為類路徑包含在我們的實現(xiàn)中。類路徑描述了JDK對于外部庫中的外部類文件的看法。添加類路徑時建議使用JDK命令的-cp選項。當我們使用任何框架時,可以包含相關清單文件的類路徑。

平臺類型

Weka 是一個用于機器學習技術的開源庫。它是一個基于Java的版本;它是資源豐富、功能強大的無代碼工具之一。前提是我們的機器需要安裝Java 8.0。我們可以按照如下說明在任何類型的平臺上安裝Weka,weka安裝完成后需要包含標準接口和數(shù)據(jù)處理技術。讓我們看看以下技巧,

  1. 數(shù)據(jù)預處理:加載數(shù)據(jù)集后,Weka 可以快速調(diào)查其實例和屬性。此外,還有各種過濾技術可用,讓我們看一個例子 - 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字方式來執(zhí)行特征選擇,以減少數(shù)據(jù)集中的維度,例如加快訓練的時間和性能。
  2. 回歸算法和分類:在分類和回歸算法中,有一組各種算法,如決策樹、高斯樸素貝葉斯、K 最近鄰、線性回歸變體和集成技術。
  3. 聚類:聚類技術用于以無效的方式組織識別數(shù)據(jù)的基本類別。 weka 集合提供的大多數(shù)示例算法是 K 均值聚類和期望最大化。
  4. 數(shù)據(jù)可視化:數(shù)據(jù)可視化技術是一種集成的數(shù)據(jù)可視化,可以快速預測所表示的機器學習模式與 K 均值聚類和決策樹等特征之間的相關性。
  5. 發(fā)現(xiàn)關聯(lián):發(fā)現(xiàn)關聯(lián),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)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征的聯(lián)系。

weka java 的要求

weka java 的基本要求是我們必須安裝 Java 1.7。要下載并安裝 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(圖形用戶界面)縮放不當,您必須使用 Java 9 pr 更高版本來實現(xiàn)高像素密度(HiDPI)顯示。

Java中的Weka

優(yōu)點

Weka 的優(yōu)點包括以下幾點,

  • 我們可以在 GNU 通用公共許可證下免費使用
  • 由于它的 GUI(圖形用戶界面),它很容易使用。
  • 它是可移植的,因為它完全用 Java 編程語言實現(xiàn),并且可以在任何現(xiàn)代計算平臺上執(zhí)行。
  • 收集到的數(shù)據(jù)預處理和建模技術范圍廣泛。

示例中的模型生成器類

讓我們看看模型生成器類,為了生成模型,我們需要使用稱為神經(jīng)網(wǎng)絡的多層感知在 iris 2D 數(shù)據(jù)集中進行分類。我們可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡學習過程的默認值,也可以通過setter方法手動設置它。

有幾個模型生成器類,讓我們看看以下模型,

Java中的Weka

結(jié)論

通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,它被用于各種應用領域,特別是用于教育目的和研究導向。希望這篇文章能幫助您了解 Weka 的基礎知識。

以上是Java中的Weka的詳細內(nèi)容。更多信息請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章!

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