Weka平臺學習

連接：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html

一簡介：

WEKA的全名是懷卡託智能分析環境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），WEKA做爲一個公開的數據挖掘工做平臺，集合了大量能承擔數據挖掘任務的機器學習算法，包括對數據進行預處理，分類，迴歸、聚類、關聯規則以及在新的交互式界面上的可視化。

>術語：WEKA所處理的數據集是一個二維的表格，表格裏的一個橫行稱做一個實例（Instance），至關於統計學中的一個樣本，或者數據庫中的一條記錄。 豎行稱做一個屬性（Attribute），至關於統計學中的一個變量，或者數據庫中的一個字段。這樣一個表格，或者叫數據集，在WEKA看來，呈現了屬性之 間的一種關係(Relation)。

>數據準備：WEKA存儲數據的格式是ARFF（Attribute-Relation File Format）文件，這是一種ASCII文本文件。同時其還提供了對CSV文件的支持，而這種格式是被不少其餘軟件所支持的。此外，WEKA還提供了經過JDBC訪問數據庫的功能。具體參見：百度百科http://baike.baidu.com/view/1380214.htm

二：Knime開源數據挖掘軟件

http://www.oschina.net/question/12_14026能夠結合WEKA 使用的

參考書：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/book.html

Data Mining:
Practical Machine Learning Tools and Techniques

相關項目：http://weka.wikispaces.com/Related+Projects

三：weka初級入門教程學習

參見：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka2/index.html

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