Weka manual 3.6翻譯: 1.1 簡介

第一章 Weka命令行入門

1.1簡介

在最初的實驗，Weka所包含的圖形用戶界面是至關足夠，若深刻使用則建議使用命令行界面，由於它提供了一些功能（這些功能在圖形用戶界面下不可用） - 並使用少得多的內存。若是你遇到 內存不足 錯誤，提升您的Java引擎最大堆的大小，一般是經過設置 -Xmx1024M 或 -Xmx1024m 使最大堆大小爲1GB，默認設置16到64MB一般過小。若是你遇到找不到類的錯誤，請檢查你的 CLASSPATH：它是否包括 weka.jar？ 您也能夠經過命令行選項 -cp 顯式設置 CLASSPATH 。

咱們將經過描述基本概念和思想開始。而後，咱們將介紹 weka.filters， 包，它是用來變換輸入數據，如進行預處理，轉換，特徵生成等。

而後，咱們將專一於機器學習算法自己。這些在Weka中叫分類。咱們將只關注全部分類方法的經常使用設置，但會稍微提到機器學習全部主要學習方法的典型例子。

以後，會給出實際的例子。

最後，在Weka的doc目錄，你能夠找到一個Weka中全部Java類的文檔。準備好使用它，由於本概述並不旨在提供完整描述。若是你想知道究竟是怎麼回事，去看大多都有着良好註釋的源代碼，源代碼在 weka-src.jar中，能夠經過Java開發工具包的jar程序解壓（或任何能夠處理ZIP文件的存檔提取程序）。

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原文在Weka手冊對應章節