WEKA实验教程.pdf

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。 如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看weka的接口文档。在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。

WEKA使用教程

WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka得到。同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。

机器学习数学基础

大纲 • 涵盖由浅入深的一系列机器学习技术 • 将会学到： o PCA, MDS, K-mean, 基于频谱的聚类方法，贝叶斯分类，boosting, logistic回归，决策树，EM算法，隐马尔可夫模型，卡尔曼滤波…… • 讲述算法、理论、应用背后的故事 • 将会既有趣又辛苦 大纲 • 涵盖由浅入深的一系列机器学习技术 • 将会学到： o PCA, MDS, K-mean, 基于频谱的聚类方法，贝叶斯分类，boosting, logistic回归，决策树，EM算法，隐马尔可夫模型，卡尔曼滤波…… • 讲述算法、理论、应用背后的故事 • 将会既有趣又辛苦