자바의 웨카

Weka는 Waikato Environment for Knowledge Analysis로 약칭되며 Weka라고 불리는 뉴질랜드의 새 이름이기도 합니다. Weka는 기계 학습을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. Java 기반 버전입니다. 그것은 수완이 풍부하고 강력한 코드 없는 도구 중 하나입니다. Weka는 1997년 처음 개발되어 현재는 다양한 응용분야에 사용되고 있으며 주로 교육용이나 연구용으로 사용되고 있습니다. 기본적으로 다양한 파일 형식을 지원하는 기계 학습 모델 기술을 구현하는 데 사용할 수 있습니다.

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웨카 자바란 무엇인가요?

Weka는 데이터 마이닝 작업 개발을 위한 머신러닝 알고리즘 그룹입니다. 클러스터링, 데이터 준비, 회귀, 분류, 시각화 및 연관 규칙 마이닝을 위한 도구가 포함되어 있습니다. Weka는 데이터 마이닝 작업을 위한 기계 학습 알고리즘을 모아놓은 그룹입니다. 해당 알고리즘은 Java 코드에서 직접 데이터 세트에 적용됩니다.

초기 버전에서는 Weka가 무엇보다도 농업 분야의 데이터를 분석하는 도구로 설계되었으나 현재는 완전한 Java 기반 버전(Weka 3)으로 최근에는 특히 다양한 응용 분야에서 사용되고 있습니다. 교육 목적 및 연구 중심으로.

weka java는 어떻게 사용하나요?

Weka를 사용하려면 운영 체제에 따라 weka를 설치해야 합니다. 압축을 풀기 위해 아카이브를 다운로드하면 weka.jar과 같은 jar 파일을 얻게 됩니다. weka API 등의 애플리케이션 개발에 필요한 전체 클래스 파일이 포함되어 있습니다.

설치가 완료되면 구현 시 클래스 경로로 jar를 포함해야 합니다. 클래스 경로는 JDK가 외부 라이브러리의 외부 클래스 파일을 고려함을 설명합니다. 클래스 경로를 추가하는 동안 JDK 명령의 cp 옵션을 사용하는 것이 좋습니다. 프레임워크에서 작업할 때 관련 매니페스트 파일에 대한 클래스 경로가 포함될 수 있습니다.

플랫폼 유형

Weka는 머신러닝 기술을 위한 오픈소스 라이브러리입니다. Java 기반 버전입니다. 그것은 수완이 풍부하고 강력한 코드 없는 도구 중 하나입니다. 전제 조건은 귀하의 컴퓨터에 Java 8.0이 설치되어 있어야 한다는 것입니다. 다음 지침에 따라 모든 종류의 플랫폼에 Weka를 설치할 수 있습니다. weka 설치가 완료된 후에는 표준 인터페이스와 데이터 처리 기술을 포함해야 합니다. 다음 기술을 살펴보겠습니다.

1. 데이터 사전 처리: 데이터 세트를 로드하면 Weka를 통해 해당 인스턴스와 속성을 신속하게 조사할 수 있습니다. 또한 다양한 필터링 기술을 사용할 수 있습니다. 한 가지 예를 살펴보겠습니다. 데이터를 수치적 방식으로 변환하여 특징 선택을 수행하여 데이터 세트의 차원을 줄이고 훈련 타이밍과 성능을 높이는 것입니다.
2. 회귀 알고리즘 및 분류: 분류 및 회귀 알고리즘에는 결정 트리, Gaussian Naive Bayes, K-Nearest Neighbour, 선형 회귀 변형 및 앙상블 기법과 같은 다양한 알고리즘 세트가 있습니다.
3. 클러스터링: 클러스터링 기술은 데이터의 필수 범주를 잘못된 방식으로 식별하기 위해 구성하는 데 사용됩니다. weka 컬렉션에서 사용할 수 있는 대부분의 예제 알고리즘은 K-Means 클러스터링 및 기대 최대화입니다.
4. 데이터 시각화: 데이터 시각화 기술은 표현된 기계 학습 패턴과 K-평균 클러스터링 및 의사결정 트리와 같은 기능 간의 상관관계를 신속하게 예측하는 통합 데이터 시각화입니다.
5. 연관 검색: 더 쉽게 식별 가능한 패턴과 다양한 기능과 관련된 연결을 얻기 위해 데이터세트의 기본 규칙을 검색하는 검색 연관입니다.

weka Java 요구사항

weka java의 기본 요구 사항은 어떤 경우에도 Java 1.7이 설치되어 있다는 것입니다. weka를 다운로드하고 설치하려면 시스템에 맞는 최신 버전의 weka를 선택하세요. Java 1.7 이상이 필요합니다.

특정 버전의 Weka를 실행하는 데 필요한 최소 Java 버전을 보여주는 다음을 살펴보겠습니다. Weka의 최신 릴리스에는 Java 8 이상이 필요합니다. Windows 시스템에서 Weka GUI(그래픽 사용자 인터페이스)의 부적절한 크기 조정을 방지하려면 HiDPI(High Pixel Density)가 있는 디스플레이에 Java 9 이후 버전을 사용해야 합니다.

장점

Weka의 장점은 다음과 같습니다.

• GNU General Public License에 따라 무료로 사용할 수 있습니다
• GUI(Graphical User Interface) 방식으로 사용이 간편합니다.
• Java 프로그래밍 언어로 완벽하게 구현되어 이식성이 뛰어나며 모든 최신 컴퓨팅 플랫폼에서 실행됩니다.
• 수집된 데이터의 전처리 및 모델링 기법은 매우 다양합니다.

예제의 모델 생성기 클래스

모델 생성기 클래스를 살펴보고, 붓꽃 2D 데이터세트에서 분류하기 위해 신경망이라는 다층 인식을 사용하는 데 필요한 모델을 생성해 보겠습니다. 신경망 학습 프로세스의 기본값을 활용하거나 setter 메소드를 통해 수동으로 설정할 수 있습니다.

여러 모델 생성기 클래스가 있습니다. 다음과 같은 모델을 살펴보겠습니다.

결론

이 기사에서 우리는 영향력 있는 도구인 Weka에 대해 알게 되었습니다. 최근에는 특히 교육 목적과 연구 지향 등 다양한 응용 분야에 사용됩니다. 이 기사가 Weka의 기본 사항을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 자바의 웨카의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!