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介绍了的weka使用方法和基本实现架构，在对算法的实现流程和中相关接口进行了详细说明, 成功在平台中嵌入了该算法。
本文档详细介绍了AdaBost,Apriori,C4.5,CART,EM,K-means,KNN,PageRank,SVM与朴素贝叶斯算法
详细讲述了weka中EM算法解析，清晰，值得学习
本工具包集成了Weka中最新的分类和聚类算法，将其打包成jar包，方便java开发者调用
Weka 是实施数据挖掘任务所需的各种机器学习算法的合集。这些算法既可以直接应用到某数据集上，也可以在你自己设计的Java程序调用它们。Weka 包含了下列工具：数据预处理，分类，回归，聚类，关联规则，以及可视化。...
机器学习工具WEKA的使用总结,包括算法选择、属性选择、参数优化.doc
Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine ...
开源机器学习算法软件weka的api电子书，方便实用！
压缩包共有20个.arff数据集，来自于机器学习数据挖掘开源软件Weka中自带的数据集。
数据集采用KKD CUP，机器学习框架采用weka，二分类模型采用决策树+KNN 基于jpcap的网络嗅探器。 对于Java开发者来说，java.net包里面提供的类和接口提供是TCP UDP两种网络协议的支持，也就是说基于JDK的网络编程都...
WEKA 作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
基本概念以及数学定义 基本性质及其物理意义 具体算法应用（详细举例讲解） 该算法与其他类似算法的分析比较 可能的发展方向 附参考文献
可用于学习机器学习算法时的实验与实现 最好是在了解了机器学习相关基本理论后再看这个。
Java实现对Weka算法的应用案例。Java实现对Weka算法的应用案例。Java实现对Weka算法的应用案例。
机器学习软件weka的API手册chm版本，介绍了weka的类库
weka-3.7.10，Java weka 机器学习包，你值得拥有。weka-3.7.10，Java weka 机器学习包，你值得拥有。 weka-3.7.10，Java weka 机器学习包，你值得拥有。 weka-3.7.10，Java weka 机器学习包，你值得拥有。 weka-...
机器学习工具WEKA的使用总结,包括算法选择、属性选择、参数优化.pdf
向Weka添加自己的算法 向Weka添加自己的算法
Weka开发［-1］——在你的代码中使用Weka 51 挖掘多标签数据综述(multi-label data mining)[Available] 62 数据流-移动超平面(HyperPlane)构造 63 Weka开发［17］——关联规则之Apriori 66 Weka开发［18］——寻找K...
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