Weka di Jawa

Weka disingkatkan sebagai Waikato Environment for Knowledge Analysis dan ia juga merupakan nama burung di New Zealand yang dipanggil Weka. Weka ialah perpustakaan Sumber Terbuka untuk Pembelajaran Mesin. Ia adalah versi berasaskan Java; ia adalah salah satu alat tanpa kod yang bijak dan berkuasa. Weka pada mulanya dibangunkan dan bermula pada tahun 1997 dan kini ia digunakan dalam pelbagai bidang aplikasi, terutamanya ia digunakan untuk tujuan pendidikan dan melakukan penyelidikan. Pada asasnya ia boleh digunakan untuk melaksanakan seni model Pembelajaran Mesin yang menyokong pelbagai format fail.

Mulakan Kursus Pembangunan Perisian Percuma Anda

Pembangunan web, bahasa pengaturcaraan, ujian perisian & lain-lain

Apakah weka java?

Weka ialah sekumpulan algoritma Pembelajaran Mesin untuk membangunkan tugas perlombongan data. Ia menyertakan alat untuk Pengelompokan, Penyediaan Data, Regresi, Klasifikasi, Visualisasi dan perlombongan peraturan Persatuan. Weka ialah kumpulan algoritma Pembelajaran Mesin untuk tugasan Perlombongan Data. Algoritma tersebut akan digunakan pada Set Data secara langsung sebaliknya daripada Java-Code.

Dalam versi terdahulu, Weka pertama sekali direka bentuk sebagai alat untuk menganalisis data dari domain pertanian, tetapi kini ia adalah versi berasaskan Java sepenuhnya (Weka 3), baru-baru ini ia digunakan untuk pelbagai kawasan aplikasi, khususnya untuk tujuan pendidikan dan berorientasikan penyelidikan.

Bagaimana untuk menggunakan weka java?

Dengan menggunakan Weka, kami perlu memasang weka berdasarkan Sistem Operasi anda. Setelah memuat turun arkib untuk mengekstraknya, anda akan mendapat fail jar seperti weka.jar. Ia mengandungi keseluruhan fail kelas yang diperlukan untuk membangunkan aplikasi seperti weka API dan sebagainya.

Selepas bahagian pemasangan lengkap, kami perlu memasukkan balang sebagai laluan kelas dalam pelaksanaan kami. Laluan kelas menerangkan bahawa JDK menganggap fail kelas luaran dalam perpustakaan luaran. Semasa menambah classpath adalah dicadangkan untuk menggunakan - pilihan cp arahan dalam JDK. Apabila kami mengusahakan mana-mana rangka kerja maka classpath boleh disertakan untuk fail manifes yang berkaitan.

Jenis platform

Weka ialah perpustakaan Sumber Terbuka untuk teknologi Pembelajaran Mesin. Ia adalah versi berasaskan Java; ia adalah salah satu alat tanpa kod yang bijak dan berkuasa. Prasyaratnya ialah kita perlu memasang Java 8.0 dalam mesin anda. Kami boleh memasang Weka pada sebarang jenis platform dengan mengikut arahan seperti berikut, selepas selesai pemasangan weka anda perlu memasukkan antara muka standard dan teknik pemprosesan data. Jom lihat teknik berikut,

1. Pra-Pemprosesan Data: Setelah memuatkan set data, Weka membolehkan untuk menyiasat kejadian dan atributnya dengan pantas. Selain itu, terdapat pelbagai teknik penapisan tersedia, mari lihat satu contoh – untuk menukar data kepada cara berangka untuk melaksanakan pemilihan ciri bagi mengurangkan dimensi dalam set data, seperti mempercepatkan pemasaan dan prestasi latihan.
2. Algoritma dan Klasifikasi Regresi: Dalam algoritma klasifikasi dan regresi terdapat satu set pelbagai algoritma seperti Pokok Keputusan, Gaussian Naive Bayes, K-Nearest Neighbour, Varian Regresi Linear dan Teknik Ensembles.
3. Pengkelompokan: Teknik Pengelompokan digunakan dalam penyusunan untuk mengenal pasti kategori penting data kami dengan cara yang tidak sah. Kebanyakan contoh algoritma yang disediakan dengan koleksi weka ialah K-Means Clustering dan Expectation Maximization.
4. Visualisasi Data: Teknik visualisasi data ialah visualisasi data bersepadu yang dengan segera meramalkan korelasi antara corak pembelajaran mesin yang diwakili dan ciri seperti K-Means Clustering dan Decision Trees.
5. Penemuan Persatuan: Perkaitan penemuan yang menemui peraturan asas dalam set data, untuk mendapatkan corak yang lebih mudah dikenal pasti dan juga sambungan yang melibatkan pelbagai ciri.

Keperluan untuk weka java

Keperluan asas untuk weka java ialah kami telah memasang Java 1.7 dalam apa jua keadaan. Untuk memuat turun dan memasang weka pilih versi terkini weka untuk sistem anda, ia memerlukan sekurang-kurangnya Java 1.7.

Mari lihat perkara berikut yang menunjukkan versi minimum Java yang diperlukan untuk melaksanakan versi Weka tertentu. Keluaran Weka yang terkini memerlukan Java 8 atau lebih baru. Untuk mengelakkan penskalaan yang tidak betul bagi GUI (Antara Muka Pengguna Grafik) Weka dalam sistem Windows anda, anda perlu menggunakan Java 9 pr versi kemudian untuk paparan dengan High Pixel Density (HiDPI).

Kelebihan

Kelebihan Weka terdiri daripada perkara berikut,

• Kami boleh pada ketersediaan percuma di bawah Lesen Awam Am GNU
• Ia mudah digunakan kerana GUI (Antara Muka Pengguna Grafik).
• Ia mudah alih kerana pelaksanaan penuh dalam Bahasa Pengaturcaraan Java dan ia dilaksanakan pada mana-mana Platform Pengkomputeran Moden.
• Terdapat pelbagai teknik Pra-Pemprosesan dan Pemodelan Data yang dikumpul.

Kelas penjana model dalam contoh

Mari kita lihat kelas penjana model, untuk menjana model kita perlu menggunakan Persepsi Berbilang Lapisan yang dipanggil Rangkaian Neural untuk mengkategorikan dalam dataset 2D iris. Kita boleh menggunakan nilai lalai Proses Pembelajaran Rangkaian Neural atau kita boleh menetapkannya secara manual melalui kaedah penetap.

Terdapat beberapa Kelas Penjana Model, Mari lihat model berikut seperti berikut,

Kesimpulan

Dalam artikel ini kami telah mengetahui tentang Weka, ia adalah alat yang berpengaruh. Sejak kebelakangan ini ia digunakan untuk pelbagai bidang aplikasi, khususnya untuk tujuan pendidikan dan berorientasikan penyelidikan. Semoga artikel itu membantu anda memahami perkara asas dalam Weka.

Atas ialah kandungan terperinci Weka di Jawa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!