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Weka教程

Weka 简介

任何机器学习应用程序的基础都是数据-不仅仅是小数据,而是巨大的数据,在当前术语中称为 大数据
要训练机器分析大数据,您需要对数据有几个注意事项-
数据必须干净。 它不应包含空值。
此外,并非数据表中的所有列都对您尝试实现的分析类型有用。在将数据输入机器学习算法之前,必须删除不相关的数据列或机器学习术语中的"特征"。
简而言之,您的大数据需要大量预处理才能用于机器学习。数据准备好后,您将应用各种机器学习算法,例如分类、回归、聚类等,最终解决问题。
您应用的算法类型很大程度上取决于您的领域知识。即使在同一类型中,例如分类,也有几种可用的算法。您可能喜欢测试同一类下的不同算法以构建高效的机器学习模型。这样做时,您更喜欢将处理过的数据可视化,因此您还需要可视化工具。
在接下来的章节中,您将了解 Weka,这款软件可以轻松完成上述所有操作,让您轻松处理大数据。
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