本来想的是以理论和实践相结合，前面讲讲神经网络，后面简单讲下在weka中怎么使用BP神经网络，可惜最后时间不够。因为是讲稿，讲的要比写的多，所以很多地方口语化和省略比较严重，大家凑合着看吧。 实践
首先说说数据挖掘吧，接触这东西也是机缘巧合，上学期听说ZYN学姐在做科创，于是问了问具体情况，她说跟数据挖掘有关，这词我还是第一次听说，听起来很高级啊，我看了些资料，觉得非常感兴趣，于是就阴差阳错地加入了，还拉了BM和BAQ同学入伙。于是悲剧就开始上演了，我们小组组成以后才发现，原来大家都不懂，什么叫数据挖掘？于是项目没法成立，因为连挖啥都不知道。 于是我们先找了老师问，各种找，找了各种老师，得到了各种资料，什么挖文本的，挖银行的，挖教育的，就差没挖坟了。后面经过大家讨论，决定做股票的，一个是因为股
1．引言 随着统计科学的日益发展，其对其他学科的渗透作用日益增强，数据分析方法在医学、生物学、社会学等各个学科中得到了广泛的应用，本文试图对收集到的某个临床医学数据运用决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等各种现代分类方法进行分析，以佐证数据挖掘对其他学科的重要意义；另一方面，就各种现代分类方法的实际效果进行对比。笔者从网上收集到关于某个脊椎病变的临床医学数据，该数据集为真实公开的非人造数据，公布地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Vertebral+Co
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
Google、Microsoft以及世界各地其他组织最近的研究表明，GPU花费了高达70%的AI训练时间来等待数据。看看他们的数据管道，这应该不足为奇。下图显示了典型的深度学习数据管道，NVIDIA称这是他们及其客户常用的。
本文着眼普通高等学校在校学生人数,提出了不同种类学校的在校人数可能存在的影响关系从而探究教育现状的因素,建立分类模型,探求这几个因素间的数量关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
应部分朋友要求，特奉上“机器学习与数据挖掘的学习路线图”，供有兴趣的读者研究。 说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域=数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理领域=机器视觉。当然这只是一种比较直白的理解，并不能见得绝对准确或者全面。我们权且这样处理。而且在本文后面若提到这两个名词，我们所表示的意思是一致的。 但无论是机器学习，还是数据挖掘，你一定听说过很多很多，名字叼炸天的传说中的，“算法”，比如：SVM，神经网络，Logi
【新智元导读】机器学习系统有大量的超参数，在应用中需要依赖领域专家知识，并且有繁重的人工调参任务。现在，有一项工作希望让这些过程自动化，只需一个按钮，就能让你得到训练好的模型，这就是“自动机器学习”（autoML）。而自动机器学习的两大工具，Auto-weka 有可视化界面，只需轻点鼠标就能完成训练工作，auto-sklearn 也仅需数行代码便可构建可用的模型。操作如此简单，还不用担心训练后的模型不 work，是不是很值得上手试验一番？ 某日出差，在出租上闲来无事和司机闲聊，告知其本人专业是人工智能，司机
数据分析与挖掘，指的是通过对大量的数据进行观察与分析。发掘其中的未知的，潜在的、对决策有价值的关系、模式和趋势，并利用这些规则建立决策模型、提供预测性支持的方法和过程。 作为一名大数据开发工程师，什么能力才是我们我们的核心竞争力，答案是肯定的，那就是数据分析与挖掘。只有让数据产生价值才是数据开发工程师的职责。下面我将从几个方面介绍数据挖掘： 1 数据挖掘的基本任务 数据挖据的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检验、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争
Weka机器学习工作平台是一个功能强大且易于使用的预测建模平台。 在这篇文章中，你将发现如何在你的工作站上快速安装Weka，并开始学习机器学习。 看完这篇文章后，你会知道： 如何为Windows
机器学习是个非常吸引人的研究领域，但是您怎么把它真正地应用到您自己的问题上呢？
Weka是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首缩写，新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘著名开源软件。功能有数据处理、特征选择、分类、回归、可视化等，支持多种数据文件格式，如arff、xrff、csv等，主流的数据格式是csv和arff。
以后想从事数据挖掘行业，但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么？ 如果仅仅只是用excel，sas，python，r语言等工具来用现有的算法进行数据挖掘，总感觉比软件工程师的工作量要小，那为什么很多数据挖掘工程师的招聘要求还特别高？ 是否很多数据挖掘工程师还需要对具体场景设计新的算法和方案来进行数据挖掘？ 如果现在要学习的话是否还需要学习hadoop，hive等之类的分布式应用的平台？ 对于数据挖掘，以下为个人的理解： 数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的
CSDN:白马负金羁 说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域 = 数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理领域 = 机器视觉。当然这只是一种比较直白的理解，并不能见得绝对准确或者全面。我们权且这样处理。而且在本文后面若提到这两个名词，我们所表示的意思是一致的。 但无论是机器学习，还是数据挖掘，你一定听说过很多很多，名字叼炸天的传说中的，“算法”，比如：SVM，神经网络，Logistic回归，决策树、EM、HMM、贝叶斯网络、
以后想从事数据挖掘行业，但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么？ 如果仅仅只是用excel，sas，python，r语言等工具来用现有的算法进行数据挖掘，总感觉比软件工程师的工作量要小，那为什么很多数据挖掘工程师的招聘要求还特别高？ 是否很多数据挖掘工程师还需要对具体场景设计新的算法和方案来进行数据挖掘？ 如果现在要学习的话是否还需要学习hadoop，hive等之类的分布式应用的平台？ 对于数据挖掘，以下为个人的理解： 数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东
Weka：Waikato Environment for Knowledge Analysis，是一款基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data mining）软件。WEKA也是新西兰独有的一种鸟名（新西兰秧鸡）。
原文地址：https://machinelearningmastery.com/load-csv-machine-learning-data-weka/
数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
“借着年终总结，回顾个好用的数据挖掘工具。” WEKA是一个貌似比较小众的数据挖掘工具，在应用的普遍性上远远不如R、Python等软件。我在机缘巧合之下，从一门课程里学到这个工具，其轻便性、用户友好性
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主
本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online Analysis（MOA）是一个面向数据流挖掘的流行开源框架，有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展性更强。
本文的主要内容编译自Blaz Zupan和Janez Demsar的一篇论文（Open-Source Tools for Data Mining）。我仅仅选择其中的要点和大家共享，同时加入一些个人的点评意见。
本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online Analysis（MOA）是一个面向数据流挖掘的流行开源框架，有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展
编者按：机器学习是目前最炙手可热的技术之一，各大公司都在积极招聘相关的编程人才，来填补机器学习和深度学习代码编写的空缺。诚然，根据相关的招聘统计数据，Python 语言目前已经超越 Java 成为雇主最亟须的机器学习编程技能。但事实上，Java 在项目开发中仍然发挥着不可替代的作用，并且许多流行的机器学习框架本身就是由 Java 写成的。鉴于此前有关 Python 的参考资料已经很多，而鲜见 Java 的，因此，今天我们在这里推荐五个业内顶尖的 Java 机器学习库。原文载于 jaxenter.com
作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。 R软件介绍 R是统计领域广泛使用的一款软件，是一个开放的统计分析和图形显示的程序设计环境，它与S编程语言相似。 R 可以看作是贝尔实验室（Bell Laboratories）的Rick Becker，John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现。S语言是一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软
在这篇文章中，我向你展示了采用自顶向下的策略来入门应用机器学习的方法。我可以看到这个方法分为四个步骤。你应该对这些步骤他们感到熟悉，因为它可能跟你用来学习编程的自上而下的方法相同，亦即，掌握基础知识，大量练习，然后在你找到感觉、进入状态后再深入细节。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主题
机器学习是一项令人惊叹的技术。如果掌握了正确的使用方法，机器学习技术将势不可当。建造一个在很大程度上表现得像人类的机器，将是多么吸引人。精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法并创建自己的算法。
这是一个非常难写的文章，因为我希望它是真正有价值的。
前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法，但实际在商业应用中，写算法反而比较少，理解数据，把握数据，利用工具才是重要的，前面的基础篇是对算法的理解，这篇将介绍开源利用数据挖掘工具weka进行管理规则挖掘。 weka数据集格式arff arff标准数据集简介 weka的数据文件后缀为arff（Attribute-Relation File Format，即属性关系文件格式），arff文件分为注释、关系名、属性名、数据域几大部分，注释用百分号开头%，关系名用@relation申明，属性用@
互联网有数不清的网页，且不断在以指数级速度产生新内容。到 2022 年，整个互联网创建和复制的数据将达到 44 ZB，也就是 44 万亿 GB。这么大体量内容的背后也带来了丰富信息源，唯一的问题是怎么在这浩如烟海的信息中检索到你想要的信息并带来价值。
原文标题：Java Machine Learning 作者：Jason Brownlee 翻译：杨金鸿 校对：丁楠雅 本文长度为3000字，建议阅读8分钟 本文介绍了主要的平台和开放源码的Java机器学习库。 你是一名希望开始或者正在学习机器学习的Java程序员吗？ 利用机器学习编写程序是最佳的学习方式。你可以从头开始编写算法，但是利用现有的开源库，你可以取得更大的进步。 本文介绍了主要的平台和开放源码的机器学习库。你可以使用这些机器学习库。 环境 本节描述了用于机器学习的Java环境或工作域。它们提供
我觉得首先有必要简单说说交叉验证，即用只有一个训练集的时候，用一部分数据训练，一部分做测试，当然怎么分配及时不同的方法了。
在首次实验中，使用图形界面会很方便，然而，我们还是推荐在深入的使用中使用命令行界面。因为，它提供了一些图形界面无法访问到的功能，而且占用更少内存。你应该给java虚拟机增加堆的最大容量来避免内存错误，一般是通过 -Xmx1024M 或者 -Xmx1024m 分配1GB的空间，默认的64MB太小了。如果你遇到了“找不到指定类”的错误，检查你的CLASSPATH目录下面有没有存放weka.jar。你也可以使用 -cp 命令来显式指定 CLASSPATH 目录。
然而时序预测也是一项比较难的地方，主要是短期预测可能还比较准，而对一段时间的预测则会比较难。
编者按：机器学习是目前最炙手可热的技术之一，各大公司都在积极招聘相关的编程人才，来填补机器学习和深度学习代码编写的空缺。诚然，根据相关的招聘统计数据，Python 语言目前已经超越 Java 成为雇主最亟须的机器学习编程技能。但事实上，Java 在项目开发中仍然发挥着不可替代的作用，并且许多流行的机器学习框架本身就是由 Java 写成的。鉴于此前有关 Python 的参考资料已经很多，而鲜见 Java；因此，今天我们在这里推荐五个业内顶尖的 Java 机器学习库。原文载于 jaxenter.com 网站，A
大多数R包都深受Kagglers大神的喜爱，也被资深的笔者所赞美，而这些包的使用率或评价高低不仅仅取决于其它的包对于这个包的依赖程度。下面我们来分别看看这20个R包。
电子邮件的应用变的十分广泛，它给人们的生活带来了极大的方便，然而，作为其发展的副产品——垃圾邮件，却给广大用户、网络管理员和ISP(Internet服务提供者)带来了大量的麻烦。垃圾邮件问题日益严重，受到研究人员的广泛关注。垃圾邮件通常是指未经用户许可，但却被强行塞入用户邮箱的电子邮件。对于采用群发等技术的垃圾邮件，必须借助一定的技术手段进行反垃圾邮件工作。目前，反垃圾邮件技术主要包括：垃圾邮件过滤技术、邮件服务器的安全管理以及对简单邮件通信协议(SMTP)的改进研究等。
数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。
主成分分析（PCA）是一种统计算法，用于将一组可能相关的变量转换为一组称为主成分的变量的不相关线性重组。简而言之，主要组成部分，ÿ，是我们数据集中变量的线性组合， X，那里的权重， ËĴŤ是从我们的数据集的协方差或相关矩阵 的特征向量导出的。
一、主要介绍12种 1.传统的数据挖掘套件(Classic suites)： SAS Enterprise Miner 5.3 SPSS Clementine 12 2.开源数据挖掘软件(Open Source)： Weka 3.4.13 RapidMiner 4.2 KNIME 1.3.5 3.自动化数据挖掘软件(Self-Acting)： KXEN Analytic Framework 4.04 4.专门化的数据挖掘软件(Specialized)： Viscovery SOMiner 5.0 pruds
当今这个时代，说数据就是金钱一点都不夸张。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。然而，大部分数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的形式。 而在数据挖掘任务中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。 以下为您推荐六款强大的开源数据挖掘工具： 1、RapidMiner 该工具是用Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供
拖拽式机器学习是一种通过图形界面拖拽组件完成机器学习任务的方法，具有易学易用等特点，适合非技术背景人员使用。但拖拽式机器学习也存在一些缺点，如不能完全实现自动化、需要人工选择特征和参数等。
前面我们简单学习了线性回归、逻辑回归，不知道有没有做一个总结，那就是什么时候该用逻辑回归？
本文提出了一种基于系统调用日志的安卓恶意软件检测方法，利用卡方算法对特征进行过滤，并使用朴素贝叶斯、随机森林、随机下降梯度算法三种机器学习算法进行检测。实验结果表明，该方法的检测正确率很高，SDG算法的检测正确率大于95%。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让人纠结，我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的。 我为每种类型的资源选出了其中最佳的学习资料。如果你是一个真正的初学者，并且有兴趣开始机器学习领域的学习，我希望你能在其中找到有用的东西。我的建议是，选取其中一项资源，一本书，或者一个库，从头到尾的读一边，或者完
这是一篇非常难写的文章，同时我希望这篇文章对于入门学习的朋友是真正有价值、有帮助的。
【编者按】机器学习似乎在一夜之间从默默无闻的小卒变成万众瞩目的焦点，关于机器学习的开源工具也越来越多，但是目前的挑战是，如何让对机器学习感兴趣的开发者和准备使用它的数据科学家们真正使用上它们，本文搜集了几种语言中常见且实用的开源机器学习工具，非常值得关注，本文来自 InfoWorld。 以下为原文： 经过几十年作为一门专业学科的发展后，机器学习似乎一夜之间作为万众瞩目的商业工具出现在我们面前。目前面临的挑战是如何让其具备实效，尤其是对开发者和正准备使用它的数据科学家们。 为此，我们搜集了一些最常见的且实用的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
