摘要：不管是实验室研究机器学习算法或是公司研发，都有需要自己改进算法的时候，下面就说说怎么在weka里增加改进的机器学习算法。 一 添加分类算法的流程 1 编写的分类器必须继承 Classifier或是Classifier的子类；下面用比较简单的zeroR举例说明； 2 复写接口 buildClassif 阅读全文

摘要：LibSVM是weka3.5以后的版本新加的功能，使用这个算法必须自己下载jar包，配置进项目； LibSVM在weka可视化界面的使用，很多人写过，但在clipse下的调用资料却不多，试了很多都不能完成，报错 libsvm classes not in CLASSPATH LibSVM 下载地址： 阅读全文

摘要：在机器学习分类结果的评估中，ROC曲线下的面积AOC是一个非常重要的指标。下面是调用weka类，输出AOC的源码： 接着说一下交叉验证； 如果没有分开训练集和测试集，可以使用Cross Validation方法，Evaluation中crossValidateModel方法的四个参数分别为，第一个是 阅读全文

摘要：机器学习的1NN最近邻算法，在weka里叫IB1，是因为Instance Base 1 ，也就是只基于一个最近邻的实例的惰性学习算法。 下面总结一下，weka中对IB1源码的学习总结。 首先需要把 weka-src.jar 引入编译路径，否则无法跟踪源码。 1）读取data数据，完成 IB1 分类器 阅读全文

摘要：weka中实现了很多机器学习算法，不管实验室研究或者公司研发，都会或多或少的要使用weka，我的理解是weka是在本地的SparkML，SparkML是分布式的大数据处理机器学习算法，数据量不是很大的时候，使用weka可以模拟出很好的效果，决定使用哪个模型，然后再继续后续的数据挖掘工作。 下面总结一 阅读全文