“借着年终总结，回顾个好用的数据挖掘工具。” WEKA是一个貌似比较小众的数据挖掘工具，在应用的普遍性上远远不如R、Python等软件。我在机缘巧合之下，从一门课程里学到这个工具，其轻便性、用户友好性
作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。 R软件介绍 R是统计领域广泛使用的一款软件，是一个开放的统计分析和图形显示的程序设计环境，它与S编程语言相似。 R 可以看作是贝尔实验室（Bell Laboratories）的Rick Becker，John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现。S语言是一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软
数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
本文的主要内容编译自Blaz Zupan和Janez Demsar的一篇论文（Open-Source Tools for Data Mining）。我仅仅选择其中的要点和大家共享，同时加入一些个人的点评意见。
一、主要介绍12种 1.传统的数据挖掘套件(Classic suites)： SAS Enterprise Miner 5.3 SPSS Clementine 12 2.开源数据挖掘软件(Open Source)： Weka 3.4.13 RapidMiner 4.2 KNIME 1.3.5 3.自动化数据挖掘软件(Self-Acting)： KXEN Analytic Framework 4.04 4.专门化的数据挖掘软件(Specialized)： Viscovery SOMiner 5.0 pruds
数据分析与挖掘，指的是通过对大量的数据进行观察与分析。发掘其中的未知的，潜在的、对决策有价值的关系、模式和趋势，并利用这些规则建立决策模型、提供预测性支持的方法和过程。 作为一名大数据开发工程师，什么能力才是我们我们的核心竞争力，答案是肯定的，那就是数据分析与挖掘。只有让数据产生价值才是数据开发工程师的职责。下面我将从几个方面介绍数据挖掘： 1 数据挖掘的基本任务 数据挖据的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检验、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争
编者按：机器学习是目前最炙手可热的技术之一，各大公司都在积极招聘相关的编程人才，来填补机器学习和深度学习代码编写的空缺。诚然，根据相关的招聘统计数据，Python 语言目前已经超越 Java 成为雇主最亟须的机器学习编程技能。但事实上，Java 在项目开发中仍然发挥着不可替代的作用，并且许多流行的机器学习框架本身就是由 Java 写成的。鉴于此前有关 Python 的参考资料已经很多，而鲜见 Java 的，因此，今天我们在这里推荐五个业内顶尖的 Java 机器学习库。原文载于 jaxenter.com
首先说说数据挖掘吧，接触这东西也是机缘巧合，上学期听说ZYN学姐在做科创，于是问了问具体情况，她说跟数据挖掘有关，这词我还是第一次听说，听起来很高级啊，我看了些资料，觉得非常感兴趣，于是就阴差阳错地加入了，还拉了BM和BAQ同学入伙。于是悲剧就开始上演了，我们小组组成以后才发现，原来大家都不懂，什么叫数据挖掘？于是项目没法成立，因为连挖啥都不知道。 于是我们先找了老师问，各种找，找了各种老师，得到了各种资料，什么挖文本的，挖银行的，挖教育的，就差没挖坟了。后面经过大家讨论，决定做股票的，一个是因为股
工欲善其事，必先利其器。踏入大数据时代，你的“工具”跟上时代了吗?在数据挖掘过程中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。今天，大圣众包威客平台( www.das
当今这个时代，说数据就是金钱一点都不夸张。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。然而，大部分数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的形式。 而在数据挖掘任务中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。 以下为您推荐六款强大的开源数据挖掘工具： 1、RapidMiner 该工具是用Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供
数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。
做数据挖掘也有些年头了，写这篇文一方面是让我写篇文，朋友作为数据挖掘方面的参考，另一方面也是有抛砖引玉之意，希望能够和一些大牛交流，相互促进，让大家见笑了。 Q&A： Q:学习,最近在看集体智慧编程,
数据挖掘，又称为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤，是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。其中一些应用包括市场细分 - 如识别客户从特定品牌购买特定产品的特征，欺诈检测 - 识别可能导致在线欺诈的交易模式等。在本文中，我们整理了进行数据挖掘的 8 个最佳开源工具。
编者按：机器学习是目前最炙手可热的技术之一，各大公司都在积极招聘相关的编程人才，来填补机器学习和深度学习代码编写的空缺。诚然，根据相关的招聘统计数据，Python 语言目前已经超越 Java 成为雇主最亟须的机器学习编程技能。但事实上，Java 在项目开发中仍然发挥着不可替代的作用，并且许多流行的机器学习框架本身就是由 Java 写成的。鉴于此前有关 Python 的参考资料已经很多，而鲜见 Java；因此，今天我们在这里推荐五个业内顶尖的 Java 机器学习库。原文载于 jaxenter.com 网站，A
Weka：Waikato Environment for Knowledge Analysis，是一款基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data mining）软件。WEKA也是新西兰独有的一种鸟名（新西兰秧鸡）。
前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法，但实际在商业应用中，写算法反而比较少，理解数据，把握数据，利用工具才是重要的，前面的基础篇是对算法的理解，这篇将介绍开源利用数据挖掘工具weka进行管理规则挖掘。 weka数据集格式arff arff标准数据集简介 weka的数据文件后缀为arff（Attribute-Relation File Format，即属性关系文件格式），arff文件分为注释、关系名、属性名、数据域几大部分，注释用百分号开头%，关系名用@relation申明，属性用@
做数据挖掘也有些年头了，写这篇文一方面是写篇文，给有个朋友作为数据挖掘方面的参考，另一方面也是有抛砖引玉之意，希望能够和一些大牛交流，相互促进，让大家见笑了。 入门： 数据挖掘入门的书籍，中文的大体有这些： JiaweiHan的《数据挖掘概念与技术》 IanH.Witten/EibeFrank的《数据挖掘实用机器学习技术》 TomMitchell的《机器学习》 TOBYSEGARAN的《集体智慧编程》 AnandRajaraman的《大数据》 Pang-NingTan的《数据挖掘导论》 MatthewA.R
数据挖掘：实用的机器学习工具和技术，第四版，提供了机器学习概念的全面基础，并提供了在实际数据挖掘情况下应用这些工具和技术的实用建议。这份备受期待的关于数据挖掘和机器学习的最受好评的第四版向读者介绍了他们准备前进所需的一切，从准备输入，解释输出，评估结果到成功的数据挖掘方法的核心算法方法。
上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘，weka方便实用，但不能处理大数据集，因为内存放不下，给它再多的时间也是无用，因此需要进行分布式计算，mahout是一个基于hadoop的分布式数据挖掘开源项目（mahout本来是指一个骑在大象上的人）。掌握了关联规则的基本算法和使用，加上分布式关联规则挖掘后，就可以处理基本的关联规则挖掘工作了，实践中只需要把握业务，理解数据便可游刃有余。 安装mahout 骑在大象上的侠士必然需要一头雄纠纠的大象，不过本文不解绍大象hadoop，所以我假定已经
在当今数字化时代，数据已经成为一种珍贵的资源，但要从海量数据中提取有用信息并进行深入分析是一项复杂的任务。为应对这一挑战，数据挖掘工具应运而生。本文将深入探讨数据挖掘的核心概念、常见的数据挖掘工具、应用领域，并提供示例代码，以帮助读者更好地理解和应用数据挖掘工具。
互联网有数不清的网页，且不断在以指数级速度产生新内容。到 2022 年，整个互联网创建和复制的数据将达到 44 ZB，也就是 44 万亿 GB。这么大体量内容的背后也带来了丰富信息源，唯一的问题是怎么在这浩如烟海的信息中检索到你想要的信息并带来价值。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主
马云曾说“中国正迎来从IT时代到DT时代的变革”，DT就是大数据时代。数据已成为企业的核心资产和宝贵资源，企业愈加重视和善加利用数据分析与挖掘技术。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主题
这是一个非常难写的文章，因为我希望它是真正有价值的。
原文地址：https://machinelearningmastery.com/load-csv-machine-learning-data-weka/
1．引言 随着统计科学的日益发展，其对其他学科的渗透作用日益增强，数据分析方法在医学、生物学、社会学等各个学科中得到了广泛的应用，本文试图对收集到的某个临床医学数据运用决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等各种现代分类方法进行分析，以佐证数据挖掘对其他学科的重要意义；另一方面，就各种现代分类方法的实际效果进行对比。笔者从网上收集到关于某个脊椎病变的临床医学数据，该数据集为真实公开的非人造数据，公布地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Vertebral+Co
rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree，
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包： fpc，cluster，pvclust，mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats
“虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看 svm 的数学证明，EM算法，凸优化… 感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补
本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online Analysis（MOA）是一个面向数据流挖掘的流行开源框架，有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展性更强。
UCI数据集是一个常用的标准测试数据集，下载地址在 http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html 整理好的一些UCI数据集(arff格式)： http://lamda.nju.edu.cn/yuy/files/download/UCI_arff.zip 关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。Weka还在不断的更新其算法，下载地址： http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
在厦门人工智能峰会上，依图科技联合创始人、CEO朱珑介绍到短短的5年时间机器的算法水平又提升了100万倍！过去或许只能从1万人中识别出1个人，后来发展到1000万、1亿、10亿甚至20亿人中识别出这个人！与此同时，算力方面提升了10万倍。从过去用1万量级规模的数据做训练，到百万规模的数据做训练，到现在用10亿的数据集做训练，又提升了1万倍！
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包： fpc，cluster，pvclust，mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats 2、分类 常用的包： rpart，party，randomFo
有了这些书，再也不愁下了班没妹纸该咋办了。慢慢来，认真学，揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧！ 《机器学习实战》：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的
这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让人纠结，我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的。 我为每种类型的资源选出了其中最佳的学习资料。如果你是一个真正的初学者，并且有兴趣开始机器学习领域的学习，我希望你能在其中找到有用的东西。我的建议是，选取其中一项资源，一本书，或者一个库，从头到尾的读一边，或者完
随着大数据时代的来临，如何从海量的存储数据中发现有价值的信息或知识帮助用户更好决策是一项非常艰巨的任务。数据挖掘正是为了满足此种需求而迅速发展起来的，它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用信息和知识的过程。由于大数据技术的发展，零售企业可以利用互联网收集大量的销售数据，这些数据是一条条的购买事务信息，每条信息存储了销售事务的处理时间，顾客所购买的商品、各种商品的数量以及价格等。如果对这些历史数据进行分析，则可以对理解分析顾客的购买行为提供有价值的信息。
数据挖掘挖什么？ 前一篇我总结了一些软件的区别和选择。在数据分析的学习道路上，放正了心态（心术篇），扎实了基础（理论篇），熟练了工具（软件篇）后，无论是学术研究还是业务应用，基本可以独立地进行数据分析的工作了，而更多技能的提升需要在数据分析这个平台里不断的进行实战研究，不断提升对业务的敏锐分析，不断的精通对软件的创新演练。 然而，有了这些还不够，数据分析只是在已定的假设，先验约束上处理原有计算方法，统计方法，将数据分析转化为信息，而这些信息需要进一步的获得认知，转化为有效的
数据挖掘工作流程： 一、收集数据 收集数据一般是补充外部数据，包括采用爬虫和接口，获取，补充目前数据不足部分。Python scrapy,requests是很好的工具。 二、准备数据 主要包括数据清洗，预处理，错值纠正，缺失值填补。连续值离散化，去掉异常值，以及数据归一化的过程。同时需要根据准备采用的挖掘工具准备恰当的数据格式。 三、分析数据 通过初步统计、分析以及可视化，或者是探索性数据分析工具，得到初步的数据概况。分析数据的分布，质量，可靠程度，实际作用域，以确定下一步的算法选择。 R的ggplot,p
数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。
机器学习是一项令人惊叹的技术。如果掌握了正确的使用方法，机器学习技术将势不可当。建造一个在很大程度上表现得像人类的机器，将是多么吸引人。精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法并创建自己的算法。
《机器学习实战》：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统
这是一篇非常难写的文章，同时我希望这篇文章对于入门学习的朋友是真正有价值、有帮助的。
原文标题：Java Machine Learning 作者：Jason Brownlee 翻译：杨金鸿 校对：丁楠雅 本文长度为3000字，建议阅读8分钟 本文介绍了主要的平台和开放源码的Java机器学习库。 你是一名希望开始或者正在学习机器学习的Java程序员吗？ 利用机器学习编写程序是最佳的学习方式。你可以从头开始编写算法，但是利用现有的开源库，你可以取得更大的进步。 本文介绍了主要的平台和开放源码的机器学习库。你可以使用这些机器学习库。 环境 本节描述了用于机器学习的Java环境或工作域。它们提供
专为机器学习初学者推荐的优质学习资源，帮助初学者快速入门。 这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让人纠结，我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的。 我为每种类型的资源选出了其中最佳的学习资料。如果你是一个真正的初学者，并且有兴趣开始机器学习领域的学习，我希望你能在其中找到有用的东西。我的建议是，选
最近一个月，过年的时候天天在家里呆着，年后公司的事情也不断，有一段时间没有更新博客了。PyMining是我最近一段时间构思的一个项目，虽然目前看来比较微型。该项目主要是针对中文文本的数据挖掘算法的实验与应用。从项目的目标来说，希望使用者可以很方便的使用现有的数据挖掘、机器学习算法与添加需要的算法。 项目概述 项目目前主要关注中文文本的数据挖掘算法。由于每种数据挖掘算法的局限性都很大，就拿分类算法一样，决策树、朴素贝叶斯这两种算法都有着自己的特性，只能在某一种类型的类型的数据上应用比较良好，比如朴素贝叶斯，
本来想的是以理论和实践相结合，前面讲讲神经网络，后面简单讲下在weka中怎么使用BP神经网络，可惜最后时间不够。因为是讲稿，讲的要比写的多，所以很多地方口语化和省略比较严重，大家凑合着看吧。 实践
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