数据挖掘与机器学习WEKA应用技术与实践

第1章 Weka介绍1.1 Weka简介1.1.1 Weka历史1.1.2 Weka功能简介1.2 基本概念1.2.1 数据挖掘和机器学习1.2.2 数据和数据集1.2.3 ARFF格式1.2.4 预处理1.2.5 分类与回归1.2.6 聚类分析1.2.7 关联分析1.3 Weka系统安装1.3.1 系统要求1.3.2 安装过程1.3.3 Weka使用初步1.3.4 系统运行注意事项1.4 访问数据库1.4.1 配置文件1.4.2 访问数据库1.4.3 常见问题及解决办法1.5 示例数据集1.5.1 天气问题1.5.2 鸢尾花1.5.3 CPU1.5.4 玻璃数据集1.5.5 美国国会投票记录1.5.6 乳腺癌数据集课后强化训练第2章 Explorer界面2.1 图形用户界面2.1.1 标签页简介2.1.2 状态栏2.1.3 图像输出2.1.4 手把手教你用2.2 预处理2.2.1 加载数据2.2.2 属性处理2.2.3 过滤器2.2.4 过滤器算法介绍2.2.5 手把手教你用2.3 分类2.3.1 分类器选择2.3.2 分类器训练2.3.3 分类器输出2.3.4 分类算法介绍2.3.5 分类模型评估2.3.6 手把手教你用2.4 聚类2.4.1 聚类面板操作2.4.2 聚类算法介绍2.4.3 手把手教你用2.5 关联2.5.1 关联面板操作2.5.2 关联算法介绍2.5.3 手把手教你用2.6 选择属性2.6.1 选择属性面板操作2.6.2 选择属性算法介绍2.6.3 手把手教你用2.7 可视化2.7.1 选择单独的2D散点图2.7.2 选择实例2.7.3 手把手教你用课后强化训练第3章 Knowledge Flow界面3.1 知识流介绍3.1.1 知识流特性3.1.2 知识流界面布局3.2 知识流组件3.2.1 数据源3.2.2 数据接收器3.2.3 评估器3.2.4 可视化器3.2.5 其他工具3.3 使用知识流组件3.4 手把手教你用课后强化训练第4章 Experimenter界面4.1 简介4.2 标准实验4.2.1 简单实验4.2.2 高级实验4.2.3 手把手教你用4.3 远程实验4.3.1 远程实验设置4.3.2 手把手教你用4.4 分析结果4.4.1 获取实验结果4.4.2 配置测试4.4.3 保存结果4.4.4 手把手教你用课后强化训练第5章 命令行界面5.1 命令行界面介绍5.1.1 命令调用5.1.2 命令自动完成5.2 Weka结构5.2.1 类实例和包5.2.2 weka.core包5.2.3 weka.classifiers包5.2.4 其他包5.3 命令行选项5.3.1 常规选项5.3.2 特定选项5.4 过滤器和分类器选项5.4.1 过滤器选项5.4.2 分类器选项5.4.3 手把手教你用5.5 包管理器5.5.1 命令行包管理器5.5.2 运行安装的算法课后强化训练第6章 Weka高级应用6.1 贝叶斯网络6.1.1 简介6.1.2 贝叶斯网络编辑器6.1.3 在探索者中使用贝叶斯网络6.1.4 学习算法6.1.5 查看贝叶斯网络6.1.6 手把手教你用6.2 神经网络6.2.1 GUI使用6.2.2 手把手教你用6.3 文本分类6.3.1文本分类示例6.3.2 分类真实文本6.3.3 手把手教你用6.4 时间序列分析及预测6.4.1 使用时间序列环境6.4.2 手把手教你用课后强化训练第7章 Weka API7.1 加载数据7.1.1 从文件加载数据7.1.2 从数据库加载数据7.1.3 手把手教你用7.2 保存数据7.2.1 保存数据至文件7.2.2 保存数据至数据库7.2.3 手把手教你用7.3 处理选项7.3.1 处理选项方法7.3.2 手把手教你用7.4 内存数据集处理7.4.1 在内存中创建数据集7.4.2 打乱数据顺序7.4.3 手把手教你用7.5 过滤7.5.1 批量过滤7.5.2 即时过滤7.5.3 手把手教你用7.6 分类7.6.1 分类器构建7.6.2 分类器评估7.6.3 实例分类7.6.4 手把手教你用7.7 聚类7.7.1 聚类器构建7.7.2 聚类器评估7.7.3 实例聚类7.7.4 手把手教你用7.8 属性选择7.8.1 使用元分类器7.8.2 使用过滤器7.8.3 使用底层API7.8.4 手把手教你用7.9 可视化7.9.1 ROC曲线7.9.2 图7.9.3 手把手教你用7.10 序列化7.10.1 序列化基本方法7.10.2 手把手教你用7.11 文本分类综合示例7.11.1 程序运行准备7.11.2 源程序分析7.11.3 运行说明课后强化训练第8章 学习方案源代码分析8.1 NaiveBayes源代码分析8.2 实现分类器的约定课后强化训练附录A 中英文术语对照附录B Weka算法介绍参考文献