Weka的主页面窗口有四个模块： Explorer：进行数据的特征选择、分类、回归、聚类、关联规则、数据可视化等功能，口语进行不同的实验对比不同算法的结果。...二、 数据读取和数据预处理 我们在获取的数据文件一般来说第一列都是ID或Name，中间的一些列是对应的特征种类，最后一列是每一行ID的标签class，首先删掉ID列，并且确保class的取值为0或1。...数据读取 打开Explorer界面，点击Open file，选择保存目录下的Weka_Data.csv(在公众号回复Weka_Data即可得到csv文件的下载地址)，文件中是包含20个特征的20个数据和对应的...最下面是模型验证的结果，给出了一些常用的一些验证标准的结果，比如准确率（Precision），召回率（Recall），真阳性率（True positive rate），假阳性率（False positive...Confusion Matrix给出了测试样本的分类情况，通过它，可以很方便地看出正确分类或错误分类的某一类样本的数量。 我们采用常用的J48决策树分类器进行4折交叉验证，得到的实验结果如下： ?
,81,75,FALSE,yes rainy,71,91,TRUE,no 当数据是数值型，在属性名的后面加numeric，如果是离散值（枚举值），就用一个大括号将值域列出来。...如果设置为-1，最后的属性被当做类属性。3. delta 以此数值为迭代递减单位。不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。4....在 Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度，它们分别是： a) Lift ： P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。...minMtric 度量的最小值。7. numRules 要发现的规则数。8. outputItemSets 如果设置为真，会在结果中输出项集。9....设置好参数后点击start运行可以看到Apriori的运行结果： FPGrowth运行的结果是一样的： 每条规则都带有出现次数、自信度、相关度等数值。
找到漏洞位置 hathor是joomla自带的两个后台模板之一，由于hathor更新迭代没有isis快，部分功能会缺失，所以在安装完成之后，joomla的模板为isis，我们需要手动设置该部分。...通过抓包我们可以发现，这里显式的设置了当前账户的admin_type，这样如果我们通过传入数组，就可以设置admin_type为任意值 ?...->new，然后设置type为radio，在键名处加入相应的payload ?...CMS versions 1.5.0 through 3.8.3 补丁分析 比起其他几个来说，这里的漏洞就属于特别清晰的，就是在获取系统变量时，没做相应的过滤。 ?...CMS versions 3.0.0 through 3.8.3 补丁分析 ? 漏洞存在的点比较清楚，修复中将$moduleTag进行了一次转义，同样的地方有三处，但都是同一个变量导致的。
CMS versions 3.7.0 through 3.8.3 补丁分析 第一个漏洞说的比较明白，是说在Hathor的postinstall信息处，由于错误的类型转换导致了注入漏洞。...找到漏洞位置 hathor是joomla自带的两个后台模板之一，由于hathor更新迭代没有isis快，部分功能会缺失，所以在安装完成之后，joomla的模板为isis，我们需要手动设置该部分。...首先我们需要先找到触发点 后台content->fields->new，然后设置type为radio，在键名处加入相应的payload 然后保存新建文章 !...CMS versions 1.5.0 through 3.8.3 补丁分析 比起其他几个来说，这里的漏洞就属于特别清晰的，就是在获取系统变量时，没做相应的过滤。...CMS versions 3.0.0 through 3.8.3 补丁分析 漏洞存在的点比较清楚，修复中将$moduleTag进行了一次转义，同样的地方有三处，但都是同一个变量导致的。
监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的...例如：在人对事物的认识中，我们从孩子开始就被大人们教授这个是树木，那是花，等等。我们所见到的景物就是输入数据，而大人们对这些景物的判断结果就是相应的输出。...当我们见识多了以后，脑子里就慢慢地得到了一些泛化的模型，这就是训练得到的那个函数，从而不需要大人在旁边指点的时候，我们也能分辨的出来哪些是树木，哪些是花。监督学习里典型的例子就是KNN、SVM。...：在机器学习领域应是一个全面综合的软件工具，在算法和可视化效果方面都很突出，特别适用于不同数据的多方面分析和研究，适用于数据和业务分析人员；（3）Knime：接近RapidMiner，但界面比较复杂，比较适合开发人员..., FALSE} @attribute play {yes, no} @data sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,TRUE,no overcast,83,86,FALSE
>weka2C<-read.csv("F:\\column_2C_weka.csv",header=TRUE) >summary(weka2C) 2．现代分类方法分析 通过对数据集的观察，前210位病人均被检测为不正常...>table(weka2C$class2[samp],predict(weka2C.rp,weka2C[samp,],type="class"))通过的得到的决策树模型对测试集和训练集进行分类得到以下结果...-1]最终得到bagging分类结果，其测试集判错率为0.15484，训练集判错率为0.09032。...在每轮迭代时都对这一轮产生的分类器给出错误率，最终结果由各个阶段的分类器的按照错误率加权投票产生。...)>table(weka2C[-samp,]$class2,fit)用k最邻近方法得到的预测类别结果显示判错率为0.18065。
CMS versions 3.7.0 through 3.8.3 补丁分析 第一个漏洞说的比较明白，是说在Hathor的postinstall信息处，由于错误的类型转换导致了注入漏洞。...找到漏洞位置 hathor是joomla自带的两个后台模板之一，由于hathor更新迭代没有isis快，部分功能会缺失，所以在安装完成之后，joomla的模板为isis，我们需要手动设置该部分。...，我们可以大胆猜测下，当插入的字段类型为list、radio、checkbox多出的部分变量没有经过转义 首先我们需要先找到触发点 后台content->fields->new，然后设置type为radio...CMS versions 1.5.0 through 3.8.3 补丁分析 比起其他几个来说，这里的漏洞就属于特别清晰的，就是在获取系统变量时，没做相应的过滤。...CMS versions 3.0.0 through 3.8.3 补丁分析 [58e7245a-2511-4401-abd9-a6f0bcc36297.png-w331s] 漏洞存在的点比较清楚，修复中将
以WeblogInfo降维为例，设置提取5个维度作为主成分，排序后得到第一条属性的个体评价最高达到0.9388，保留第一条属性，导出引入数据集，命名为WeblogInfo。...使用最小化代价函数CostsensitiveClassifier，并将参数minimize expected cost设置为True，cost sensitive设置为左下至右上数值均为1时，结果如下：...将useprune改为False，即不剪枝，运行结果如下： 模型正确率为83.2124%，识别率=召回率=0.832，F-Measure=0.826。...数据集属性的独立性在很多情况下是很难满足的，因为数据集的属性之间往往都存在着相互关联，如果在分类过程中出现这种问题，会导致分类的效果大大降低。...ID3 weka操作 相同步骤，target名义变量设置，cost sensitive 设置，将假阳性错误的代价敏感度提高，选择ID3算法，结果如下，Recall 为75.2%，ROI 为1550000
这里我们用到的是第一种算法，不过PredictiveApriori也是非常值得我们关注的算法，它将置信度和支持度合并成预测精度而成为预测精度，最后我们会找到经过预测精度排序的关联规则，这样我们得到的结果会更加一目了然...回到操作上来，WEKA中Apriori算法会需要传一些参数进去，每个参数具体的意义其中都有注释，我们将numrules改成1000，将outputitemsets改成TRUE，将metrictype设置成...confidence，minmetric设置成0.8，方面对结果做分析。...好了，最后，取XX年XX月到XX年XX月的几十天为训练集，接下来几十天甚至是几天为测试集，得到一个很小的（30%或者更小）绝对误差，然后就说明BP神经网络在股票数据挖掘都是非常有效的。...对于输出的格式，是WEKA的ARFF格式，其实就是TXT的前面加了一些声明。 3.指标计算。 指标计算的工作量非常大，由于在EXCEL中编程操作，需要编写各种不同的程序来处理不同的指标。
并对高等学校、中等职业教育学校 、技工学校、 普通中学、小学的人数进行贝叶斯分类分析，试图通过分类分析得到不同学校类型在校人数之间存在的关系，从而得出结论，提出建议。...这可能涉及发现它在程序启动或双击该文件weka.jar。这将启动GUI的Weka选配。...推荐结果的召回率定义为： 推荐结果的准确率定义为： 覆盖率(Coverage)描述的是一个推荐系统对物品长尾的发掘能力。...推荐系统的覆盖率可以通过下面的公式计算： 得到每个类别的准确率、召回率、roc等结果： 混淆矩阵 对模型进行优化 每个类别的准确度和召回率等信息： 混淆矩阵 对分类结果进行可视化 从散点图来看...结论 从模型的结果来看，不同种类的学校的在校人数之间存在一定的联系。
并在评论中分享您的结果。 坚持住，不要放弃！ 第1课：下载并安装Weka 首先要做的就是在工作站上安装Weka软件。 Weka是免费的开源软件。...第8课：数据的性能基准 当您开始在数据集上评估多个机器学习算法时，那么您也许需要一个比较基准。 基准结果为您提供了一个参考点，以了解给定算法的结果是好还是差，以及好多少和差多少。...回归是用来预测一个真实的有价值的结果（如一美元的价值），而不同于用来预测一个类别（如“狗”或“猫”）。 在本课中，您将发现可以用于回归问题的5个最佳的回归算法。...您可以使用子模型的不同组合进行实验。以有差异的方式进行并产生不同预测结果的技术组合往往有更好的性能。 试用一下不同的分类和回归数据集。...您不知道如何最好地做到这一点，所以您必须尝试很多不同的参数。 Weka实验环境允许您设计受控实验来比较不同算法参数的结果以及差异是否具有统计显着性。
本文就按时间为顺序，以成果为线索，分别对 auto-weka、auto-sklearn 这两大自动机器学习工具，以及谷歌大脑和 MIT 在今年 ICLR 上发表的工作进行介绍。...图5：用 Q-learning 生成 CNN 示意图 此工作也是通过逐层生成的方式得到网络结构，与谷歌大脑不同的是，在此工作中，将前一层的网络结构视为一个状态，将预测下一层的结构视为一个动作，将网络在验证数据集上的准确率视为奖赏值...因此，即使在算法和超参选择上做得足够出色，AutoML 工具得到的还仅是一个好的模型，并非足够好的模型。自然，这样的结果是不能令精益求精的机器学习科学家满意的。...其实不然，AutoML 的搜索依赖于对网络结构或算法组合的评价，当前的大部分工作中均将 k 折交叉验证错误率作为评价准则，结构和算法稍作改变均要重新训练，时间和计算开销十分巨大，导致搜索不够彻底，也会影响...全自动机器学习实现后，人机交互会非常简单，就如同 Auto-Weka 已经展示出来的一样，用户只要输入数据，然后“一键学习”，等待学习结果。 3.
引言 在本文中将介绍在Docker中通过django + uwsgi + nginx部署方式部署Django项目， 由于记录的是学习过程，使用的都是目前较高的版本。...python 版本为3.8.3 django 版本为3.0.6 nginx 版本为1.17.10 好了简单的介绍之后，就进入正题了。...FROM python:3.8.3 # 创建目录 RUN mkdir -p /usr/src/app # 设置工作目录 WORKDIR /usr/src/app # 将pip.conf文件复制到/root...# 允许主线程存在（true） master = true # 进程数 processes = 1 # 用于指定项目的运行的端口，可以使用socket和http，我使用的是http便于查看 http...总结 到此这篇关于centos8使用Docker部署Django项目的详细教程的文章就介绍到这了,更多相关docker部署django项目内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
WEKA文本分词预处理 首先对于训练集文件夹中的两类邮件文档进行分析，可从不同角度自动化分析两类文件特征，编写算法，构建分类模型。...首先设置工作目录，并且读取分类后的文本文件 可以看到垃圾邮件和非垃圾邮件的频数直方图 ? ? 然后对得到的原始语料进行分词处理 得到词频矩阵文件 ? 得到各个词频的分类直方图 ?...找出区分positive和negative的分类规则（即哪些词在一起出现的时候会导致分类器判断的结果为positive，哪些词在一起出现的时候会导致分类器判断的结果为negative） 从结果可以看出cell...efficiengcy however breast rates 和cell这些词对最后的分类结果有较大的影响 如有however的一般为负面词 。...WEKA文本分词结果比较 下面得到每个分类器的准确度和混淆矩阵： NaiveBayes 结语 基于判别方法的垃圾邮件过滤在现代研究中引起比较少的关注 ，结果很清楚地表明,基于随机森林、SVM模型的分类方法相对于传统的方法
一般在训练的时候，指定这个参数为False，而在单独测试的时候，需要指定这个参数为True，因为需要从训练的时候生成的文件中载入训练的模型才能够进行测试。...、预测、以及结果的展示中将起到很重要的作用。...model_path表示训练过程中得到的黑名单的输出的路径。如果有需要，我们可以从文件中载入训练的结果。 naive_bayes跟filter差不多，这里就不再多说了。...原价176元的“水星健身”双日健身体验卡一张！ 2 运行完后，将会在mining目录下得到一些文件，这就是在训练过程中的一些日志、模型文件，可以打开来看看训练的结果。...PyMining下一步的开发计划（需要更多你的参与） PyMining之后会支持更多的算法（包括分类、聚类等算法），会支持更多的用法，会支持更丰富的文本格式。
需要挑选合适的变量参与建模。参与建模的变量太多会削弱主要业务属性的影响，并给理解分群结果带来困难;变量太少则不能全面覆盖需要考察的各方面属性，可能会遗漏一些重要的属性关系。...2.5 模型评价 建模的过程中会得到一系列的分析结果，它们是对目标问题多侧面的描述，这时需要对它们进行验证和评价，以得到合理的，完备的决策信息。...跟很多电子表格或数据分析软件一样，WEKA所处理的数据集是一个二维的表格。 3.7 Knime KNIME是一个基于Eclipse平台开发，模块化的数据挖掘系统。...它能够让用户可视化创建数据流(也就常说的pipeline),选择性的执行部分或所有分解步骤，然后通过数据和模型上的交互式视图研究执行后的结果。...可以扩展使用Weka中的算法，同时Knime也提供基于数据流的方式来组织数据挖掘过程，每个节点都有数据的输入/输出端口，用接收或输出计算结果。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍...在 Keras 中将计算机视觉模型用于迁移学习 如何在卷积神经网络中可视化过滤器和特征图 用于管理模型复杂性1×1卷积的温和介绍 面向人脸识别的深度学习入门 ImageNet 挑战赛（ILSVRC）的温和介绍...使用描述性统计更好地理解你的 R 数据 如何用 R 评估机器学习算法 使用 caret 包选择特征 在 R 中保存并最终确定您的机器学习模型 如何在 R 中开始机器学习（一个周末内获得结果） 如何使用...如何获得更多 Weka 机器学习工作台的帮助 如何使用 Weka 处理机器学习数据中的缺失值 如何在 Weka 中运行你的第一个分类器 如何在 Weka 中调整机器学习算法 在 Weka 中为更好的预测使用提升...虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）
它的运行方式是通过在一个工作空间 (workspace)中按照一定的顺序添加各种可以实现不同功能的节点，然后对不同节点进行相 应的设置，最后运行整个工作流程(workflow),便可以得到相应的结果。...同时，WEKA 也为普通用户提供了图形化界面，称为WEKA Knowledge Flow Environment和WEKA Explorer, 可以实现预处理、分类、聚类、关联规则、文本挖掘、可视化等。...KNIME釆用类似数据流(data flow)的方式来建立分析挖掘 流程。挖掘流程由一系列功能节点组成，每个节点有输入/输出端口，用于接收数据或模型、 导出结果。...，树上每个节点 表示不同的运算符（operator）o YALE中提供了大量的运算符，包括数据处理、变换、探索、 建模、评估等各个环节。...YALE是用Java开发的，基于Weka来构建，可以调用Weka中的 各种分析组件。RapidMiner有拓展的套件Radoop,可以和Hadoop集成起来，在Hadoop集 群上运行任务。
同时，Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。...和YALE不同点的是，KNIME采用的是类似数据流（data flow）的方式来建立分析挖掘流程（这个我喜欢，和SAS EM或SPSS Clementine等商用数据挖掘软件的操作方式类似）。...挖掘流程由一系列功能节点（node）组成，每个节点有输入/输出端口（port），用于接收数据或模型、导出结果。...在KNIME中有个特色功能——HiLite，允许用户在节点结果中标记感兴趣的记录，并进一步展开后续探索。 ? ?...PyMining 这是一个能够根据源数据（比如说用csv格式表示的矩阵，或者中文文档）使用多种多样的算法去得到结果的一个平台。
此时，我们暂且可以将机器学习理解为，我们给定一批数据和结果，机器从中通过算法运算，得到一个模型（model），这个model将在未来你次给出之前未知的数据时，机器将返回给你一个正确或者相对靠谱的结果。...如果希望是通过别的属性来预测某个属性的值，就设置哪个属性为class。 左下有个remove，可以在选中某个属性后，将它删掉。有时我们的数据集中会有id这种没意义的字段，就需要删掉。...点击Choose，里面有很多的算法，逻辑回归、线性回归、决策树、随机森林、贝叶斯等等各种机器学习常用的算法可供选择。 不同的场合我们会选择不同的算法来训练数据，不同的算法之间的结果差距很大。...我们再创建一个a-test.csv x,y 6,12 7,14 8,15 然后拿这个测试集去看看模型的预测结果。你可能会问，为毛测试集里y也有值，没事，如果不想有值的话可以用？代替。...然后我们想看看机器给出的预测结果是什么，还是在模型上右键，选择Visualize classifier errors ? 点击save，就得到了机器的预测结果。
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