weka

weka是什么意思，weka怎么讀 語(yǔ)音:
英音  ['wi:k?] 
美音  ['wi:k?] 

• 基本解釋

n. 新西蘭黑秧雞，毛利雞

• weka是什么意思？

WEKA（Weka）是一種流行的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，它提供了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)。WEKA基于Java編寫(xiě)，具有良好的跨平臺(tái)性，可以在Windows、Mac和Linux等操作系統(tǒng)上運(yùn)行。WEKA的主要特點(diǎn)包括：

1. 提供了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。

2. 提供了可視化的數(shù)據(jù)預(yù)處理工具，如特征選擇、數(shù)據(jù)清洗等。

3. 支持多種數(shù)據(jù)格式，包括CSV、Excel、XML等。

4. 提供了圖形用戶界面，使得用戶可以輕松地創(chuàng)建、訓(xùn)練和評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

5. 提供了大量的案例和教程，幫助用戶快速上手和掌握WEKA的使用。

因此，WEKA是一種非常有用的工具，適用于數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的各種任務(wù)。

• 速記技巧

• 變化形式

易混淆的單詞： Weka

• 中文詞源

• 雙語(yǔ)例句

• 常用短語(yǔ)

1. Classify：分類(lèi)

2. Cluster：聚類(lèi)

3. Cross-validate：交叉驗(yàn)證

4. Feature Selection：特征選擇

5. Model Selection：模型選擇

6. Model Evaluation：模型評(píng)估

7. Model Training：模型訓(xùn)練

8. Unsupervised Learning：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

9. Supervised Learning：監(jiān)督學(xué)習(xí)

10. Regression Analysis：回歸分析

11. Association Rule Mining：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

12. Association Analysis：關(guān)聯(lián)分析

13. Decision Trees：決策樹(shù)

14. Naive Bayes Classifier：樸素貝葉斯分類(lèi)器

15. K-Means Clustering：K-Means聚類(lèi)

16. SVM（Support Vector Machines）：支持向量機(jī)

17. Feature Engineering：特征工程

18. Feature Transformation：特征轉(zhuǎn)換

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