Java中的Weka

Weka 是懷卡托知識分析環境的縮寫，也是紐西蘭一種叫 Weka 的鳥的名字。 Weka 是一個用於機器學習的開源程式庫。它是一個基於Java的版本；它是資源豐富、功能強大的無程式碼工具之一。 Weka於1997年開始開發並啟動，現在它被用於各個應用領域，主要用於教育目的和做研究。本質上它可以用來實現支援各種文件格式的機器學習模型的藝術。

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什麼是weka java？

Weka 是一組用於開發資料探勘任務的機器學習演算法。它包含用於聚類、資料準備、回歸、分類、視覺化和關聯規則挖掘的工具。 Weka 是一組用於資料探勘任務的機器學習演算法。這些演算法將直接從 Java 程式碼應用於資料集。

在早期版本中，Weka 首先被設計為分析農業領域資料的工具，但現在它是完全基於Java 的版本（Weka 3），最近它用於各種應用領域，特別是以教育為目的，以研究為導向。

如何使用weka java？

使用Weka，我們需要依照您的作業系統安裝weka。下載存檔並解壓縮後，您將獲得像 weka.jar 這樣的 jar 檔案。它包含開發 weka API 等應用程式所需的整個類別檔案。

完成安裝部分後，我們需要將 jar 作為類別路徑包含在我們的實作中。類別路徑描述了JDK對於外部庫中的外部類別檔案的看法。新增類別路徑時建議使用JDK指令的-cp選項。當我們使用任何框架時，可以包含相關清單檔案的類別路徑。

平台類型

Weka 是一個用於機器學習技術的開源程式庫。它是一個基於Java的版本；它是資源豐富、功能強大的無程式碼工具之一。前提是我們的機器需要安裝Java 8.0。我們可以按照以下說明在任何類型的平台上安裝Weka，weka安裝完成後需要包含標準介面和資料處理技術。讓我們來看看以下技巧，

1. 資料預處理：載入資料集後，Weka 可以快速調查其實例和屬性。此外，還有各種過濾技術可用，讓我們來看一個例子 - 將資料轉換為數位方式來執行特徵選擇，以減少資料集中的維度，例如加快訓練的時間和效能。
2. 迴歸演算法和分類：在分類和迴歸演算法中，有一組各種演算法，如決策樹、高斯樸素貝葉斯、K 最近鄰、線性迴歸變體和整合技術。
3. 聚類：聚類技術用於以無效的方式組織識別資料的基本類別。 weka 集合提供的大多數範例演算法是 K 均值聚類和期望最大化。
4. 資料視覺化：資料視覺化技術是一種整合的資料視覺化，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徵之間的相關性。
5. 發現關聯：發現關聯，發現資料集中的基本規則，以獲得更容易識別的模式以及涉及各種特徵的聯繫。

weka java 的要求

weka java 的基本要求是我們必須安裝 Java 1.7。要下載並安裝 weka，請選擇適合您系統的最新版本的 weka，它至少需要 Java 1.7。

讓我們看看下面的內容，它顯示了執行特定版本的 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 系統中 Weka 的 GUI（圖形使用者介面）縮放不當，您必須使用 Java 9 pr 更高版本來實現高像素密度（HiDPI）顯示。

優點

Weka 的優點包括以下幾點，

• 我們可以在 GNU 通用公共授權下免費使用
• 由於它的 GUI（圖形使用者介面），它很容易使用。
• 它是可移植的，因為它完全用 Java 程式語言實現，並且可以在任何現代計算平台上執行。
• 收集到的資料預處理和建模技術範圍廣泛。

範例中的模型產生器類別

讓我們看看模型產生器類，為了產生模型，我們需要使用稱為神經網路的多層感知在 iris 2D 資料集中進行分類。我們可以使用神經網路學習過程的預設值，也可以透過 setter 方法手動設定它。

有幾個模型產生器類，讓我們來看看以下模型，

結論

透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，它被用於各種應用領域，特別是用於教育目的和研究導向。希望這篇文章能幫助你了解 Weka 的基礎。

以上是Java中的Weka的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！