ジャワのウェカ

ウェカは、知識分析のためのワイカト環境の略称であり、ニュージーランドに生息するウェカと呼ばれる鳥の名前でもあります。 Weka は、機械学習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力なノーコード ツールの 1 つです。 Weka は 1997 年に開発され開始され、現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械学習モデルの技術を実装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 タスクを開発するための機械学習アルゴリズムのグループです。これには、クラスタリング、データ準備、回帰、分類、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 タスクのための機械学習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 は何よりもまず農業分野のデータを分析するツールとして設計されましたが、現在は完全に 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発に必要なクラス ファイル全体が含まれています。

インストール部分が完了したら、実装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 が外部ライブラリ内の外部クラス ファイルを認識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勧めします。いずれかのフレームワークで作業する場合、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

Weka は、機械学習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力なノーコード ツールの 1 つです。前提条件として、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、標準インターフェイスとデータ処理技術を含める必要があります。次のテクニックを見てみましょう。

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属性を迅速に調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。一例を見てみましょう。データを数値的な方法に変換して特徴選択を実行し、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、データセット内の次元を削減します。
2. 回帰アルゴリズムと分類: 分類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効な方法で識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、表現された機械学習パターンと、K-Means クラスタリングやデシジョン ツリーなどの機能の間の相関関係を迅速に予測する、統合されたデータ視覚化です。
5. 関連付けの検出: 識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、データセット内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実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。

メリット

Weka の利点は次のとおりです。

• GNU General Public License に基づいて無料で利用できます
• 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で完全に実装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識を使用して虹彩 2D データセットに分類する必要があります。ニューラル ネットワーク学習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で設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。以下のモデルを見てみましょう。

結論

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 の基本的な事項を理解するのに役立つことを願っています。

以上がジャワのウェカの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。