weka

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    그물에서이 문제를 조사해 왔지만 해결책을 찾지 못했습니다. 문제가 있다는 것입니다 : 자바 내가 먼저 사용 웨카 API는 내가 예시 할 수 중 하나 N 그램의 특징을 추출하는 문제는 여기에서 시작 "not good" 경우 : arff 파일의 헤더는 같은 것 이 : @relation words @attribute {0,1} not good 하지만 파

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    나는 machine learning book, written by Boštjan Kaluža, Pact publishing을 연구 중이다. 다음은 코드의 간단한 정의입니다. 가열 및 냉각 부하에게 이러한 표면 벽, 지붕 ​​공간, 높이, 뿌옇게되는 영역으로서 그 구조 특성들에 기초하여 건물의 요구 조사 목적 코드와 compactness.The 연구자 사용

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    현재 내 파일을로드 할 수 없습니다. 전에 파일을 읽을 수있었습니다. XLS에서 CSV로 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 없습니다. 하지만 지금은 다음과 같은 오류 때 읽어 읽기 (44), (41) 예상은 여기 ID,gender,age,tall,weight,BMI,BMI-test,Waist-circumference,Waist-circumference-te

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    분류를 위해 WKEA를 사용하고 있습니다. 내가 adaboost 및 RBFNetwork 두 알고리즘을 사용하고 있습니다. 놀랍게도 이러한 알고리즘 모두 내 데이터에서 잘 수행하고 포기하지 않는 다음과 같은 결과 : Adaboost RBFNetwrok Precision : 0 0 Recall : 0 0

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    교차 접지 유효성 검사를 사용할 때 weka에서 잘못 분류 된 튜플을 식별하는 방법은 무엇입니까?

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    weka arff 파일로 데이터 세트를 포맷하려고합니다. 이 내 arff 파일의 샘플입니다 @relation my_relation @attribute 'attrib_1' numeric @attribute 'attrib_2' numeric @attribute 'attrib_3' numeric ... @attribute 'class' {1,2,3,4,

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    현재 WEKA를 사용하여 Java GUI를 개발 중입니다. 그러나 q1, 중간 값, q3을 찾는 데 문제가 있습니다. 단지 값을 계산하기 원한다면 플롯 그래프가 필요하지 않습니다. 어쨌든 이것을 계산할 수 있습니까? 진심으로 감사드립니다.

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    라이브러리를 디버깅하는 중이고 가장 가까운 이웃을 계산하는 작업이 진행 중입니다. 나는 이해하기가 어려워하는 모범으로 질문을 골머 랐다. 먼저 장난감 예제로 설명하고, 그 결과로 질문을 이끌어 낼 출력을 보여줍니다. 작업은 데모는 여기에 2 차원 데이터 포인트의 10 수를 갖는 csv 파일을 읽습니다. 작업은 첫 번째 datapoint에서 모든 데이터 포인

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    최근 기계 학습부터 시작합니다. 나는 실시간 화재 탐지 시스템을위한 기계 학습 모델을 만들고 싶다. 입력 데이터는 환경 적 특성이며 출력 데이터는 화재 가능성이 있습니다. 시간 = 0 일 때, 우리는 불을 놓았다. 나는 매 순간, 나는 변화의 속도와 각 속성에 대한 상대적인 값을 계산하고이 같은 모델을 훈련하므로, 웨카와 신경망을 훈련하기 위해 노력하고있어

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    이 내 arff 파일 @relation hamspam @attribute text string @attribute class {ham,spam} @data 'good',ham 'very good',ham 'bad',spam 'very bad',spam 'very bad, very bad',spam 내가 뭘 원하는 것은 내 자바 프로그램