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200752417231298575
- 数据挖掘算法，可以应用于weka等数据挖掘工具
tct-070227
- 类似于Weka的文本聚类工具箱，可以读取Weka格式的文件，并实现了常用的文本聚类算法以及聚类集成算法，对于机器学习的朋友来说是个好东西
EclipseWEKA
- WEKA开放环境的建立，使用eclipse配置weka
classifier
- 在java中运用weka中的随机森林算法实现的分类器的代码-The use of weka in java in a random forest classifier algorithm code
数据挖掘分类算法：J48源代码
- 数据挖掘分类算法：J48源代码，采用JAVA语言编程实现-Data mining classification algorithms: J48 source code, the use of JAVA programming language
Weka
- clustering, clussification,kmeans,
alphaminer
- 数据挖掘平台，界面和友好，使用很方便，和weka类似-Data mining platform, and friendly interface, very easy to use, and similar weka
AdaCost
- AdaCost算法源程序 java编写 可添加到weka系统中-AdaCost algorithm java source code can be added to the preparation of weka system
WLSVM
- 可以在weka中使用并可以在Java中调用的SVM工具包-can be used in weka and called by Java
EM.java.tar
- EM 算法是 Dempster，Laind，Rubin 于 1977 年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE 估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据，截尾数据，带有讨厌数据等所谓的不完全数据(incomplete data)。需要weka的算法包支持。-EM algorithm is Dempster, Laind, Rubin in 1977 for the parameters proposed by maximum
RandomizableClusterer.java.tar
- 该算法是对weka算法包功能的拓展，是聚类算法中的随机聚类分析。需要weka算法包支持。-The algorithm is a function of the weka package expansion algorithm is stochastic clustering algorithm in cluster analysis. Package to support the needs of weka algorithm.
BayesNet.java.tar
- 贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很的优势，在多个领域中获得广泛应用。本算法用于weka算法包的拓展。-Bayesian network is a probabilistic network, wh
RoughSet
- 可嵌入weka 的粗糙集分类算法程序 -Can be embedded in the rough set classification algorithm weka program
Weka3.7
- 伟大的数据挖掘软件weka3.7.rar在Myeclipse环境下的源码导出包，其中包含许多著名的数据挖掘算法源码。-The great data-mining software weka3.7.rar environment in the Myeclipse source export package, which contains many well-known source of data mining algorithms.
wekacode
- 使用java语言 引用weka包 包含很多分类聚类的weka源码-java weka
NeC45
- 一个java 写的C4.5程序，非常棒，不过要调用WEKA，懂数据挖掘的人应该都了解。分享一下-C4.5 write a java program, great, but to call WEKA, people who understand data mining should be all about. Share
WEKA_study
- Weka参考文档，是初学者入门的好帮手，官网上也有，我也正在学习中-this document can help us study Weka
CODB
- 基于WEKA的异常检测源代码,JAVA语言编写，可自行开发插件-outlier detection source code based on WEKA
weka_code_analysis--ID3
- 适用于正在进行机器学习研究的用户，了解归纳算法的内部运作,了解如何充分利用Weka的类的层级结构,从而满足用户的需要。weka.classifiers.trees.Id3作为一个例子讨论,该方案实现了第4.3节中的ID3决策树学习器-Weka code analysis
v64-128
- weka web相关文档Weka Based Desktop Data Mining as web service -Weka Based Desktop Data Mining as web service