რა არის weka DWDM-ში?
რა არის weka DWDM-ში?

ვიდეო: რა არის weka DWDM-ში?

ვიდეო: რა არის weka DWDM-ში?
ვიდეო: what is WEKA Tool || weka is data mining tool || weka tool tutorial ||weka tool is machine learning| 2024, ნოემბერი
Anonim

დაარქვეს უფრენი ახალზელანდიელი ფრინველის საპატივცემულოდ, ვეკა არის მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების ნაკრები, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა ნაკრებზე პირდაპირ, ან გამოიძახოთ თქვენი საკუთარი Java კოდიდან. ვეკა შეიცავს ინსტრუმენტებს მონაცემთა წინასწარი დამუშავების, კლასიფიკაციის, რეგრესიის, კლასტერიზაციის, ასოციაციის წესებისა და ვიზუალიზაციისთვის.

ამას გარდა, რა არის Weka რეგრესია?

ხაზოვანი რეგრესია მხოლოდ მხარს უჭერს რეგრესია ტიპის პრობლემები. ის მუშაობს ხაზის ან ჰიპერთვითმფრინავის კოეფიციენტების შეფასებით, რომელიც საუკეთესოდ ერგება სასწავლო მონაცემებს. ეს არის ძალიან მარტივი რეგრესია ალგორითმი, სწრაფად ივარჯიშებს და შეიძლება ჰქონდეს დიდი შესრულება, თუ თქვენი მონაცემების გამომავალი ცვლადი არის თქვენი შეყვანის ხაზოვანი კომბინაცია.

გარდა ამისა, რა არის ARFF ფაილი Weka-ში? ან ARFF ფაილი არის ASCII ტექსტი ფაილი რომელიც აღწერს შემთხვევების სიას, რომლებიც იზიარებენ ატრიბუტების ერთობლიობას. ARFF ფაილები შეიქმნა ვაიკატოს უნივერსიტეტის კომპიუტერული მეცნიერების დეპარტამენტის მანქანათმცოდნეობის პროექტის მიერ. ვეკა მანქანათმცოდნეობის პროგრამული უზრუნველყოფა.

ანალოგიურად, ხალხი იკითხავს, რა არის Weka სამუშაო მაგიდა?

The WEKA სამუშაო მაგიდა არის მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებისა და მონაცემთა წინასწარი დამუშავების ხელსაწყოების კრებული, რომელიც მოიცავს ჩვენს წიგნში აღწერილ პრაქტიკულად ყველა ალგორითმს. ის შექმნილია ისე, რომ თქვენ შეგიძლიათ სწრაფად სცადოთ არსებული მეთოდები მონაცემთა ახალი ნაკრების მოუქნელი გზებით.

რა არის Weka ინსტრუმენტი?

ვეკა არის მანქანათმცოდნეობის კრებული.ალგორითმები მონაცემთა მოპოვების ამოცანებისთვის. The. ალგორითმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას პირდაპირ მონაცემთა ნაკრებში ან გამოიძახონ თქვენი საკუთარი Java კოდიდან. ვეკა შეიცავს ხელსაწყოები მონაცემთა წინასწარი დამუშავების, კლასიფიკაციის, რეგრესიის, კლასტერიზაციის, ასოციაციის წესებისა და ვიზუალიზაციისთვის.

გირჩევთ: