Weka in Java

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, hauptsächlich 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.

Starten Sie Ihren kostenlosen Softwareentwicklungskurs

Webentwicklung, Programmiersprachen, Softwaretests und andere

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 vollständig 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 enthält die gesamten Klassendateien, die zum Entwickeln einer Anwendung wie der Weka-API usw. erforderlich sind.

Nach dem vollständigen 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 können 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,

1. Datenvorverarbeitung: Sobald der Datensatz geladen ist, ermöglicht 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.
2. Regressionsalgorithmen und Klassifizierung: In den Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen gibt es eine Reihe verschiedener Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Gaussian Naive Bayes, K-Nearest Neighbour, lineare Regressionsvarianten und Ensembles-Techniken.
3. 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.
4. Datenvisualisierung: Die Datenvisualisierungstechnik ist eine integrierte Datenvisualisierung, die die Korrelationen zwischen den dargestellten Mustern des maschinellen Lernens und Funktionen wie K-Means-Clustering und Entscheidungsbäumen umgehend vorhersagt.
5. 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, wählen 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 benötigen Java 8 oder höher. Um eine falsche Skalierung der GUI (Graphical User Interfaces) von Weka in Ihrem Windows-System zu vermeiden, müssen Sie Java 9 oder spätere Versionen für die Anzeige mit hoher Pixeldichte (HiDPI) verwenden.

Vorteile

Die Vorteile von Weka bestehen aus den folgenden Dingen:

• Wir können 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 vollständig 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 können 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!