搜索资源列表
weka-manual
- 数据挖掘实用机器学习技术。其中除了介绍了数据挖掘中常用的技术，还介绍了数据挖掘工具weka的使用。-Data Mining Practical Machine Learning techniques. Apart from the one commonly used data mining techniques, data mining tools also introduced the use of weka.
weka-sourcecode
- 使用WEKA这个数据挖掘和机器学习软件进行二次开发的入门代码。-some sourcecodes of the development of waka.
weka-3-6
- weka是用java编写的开源数据挖掘平台，与《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》一书配套，特别适合于数据挖掘初学者-weka is an open source data mining plateform, which assort with the book named Data Mining:Practical Machine Learning Tools and Techniques, it is particularly suitable for abecedarian in data
weka
- 【数据挖掘、机器学习必备】简单实用的weka 中文教程。 -Data mining, machine learning essential] simple and practical the weka Chinese tutorial.
sentiment
- 基于svm（支持向量机）的机器学习情感分析方法，里面有直接可以用的源码-sentiment analysis
Tsp3
- 旅行商问题，安徽大学最优路径的寻找。利用机器学习中的遗传算法-Traveling salesman problem, the optimal path of Anhui University looking for.Using genetic algorithms in machine learning.
java实现Kmeans
- 机器学习中的聚类算法Kmeans用java实现，本资源提供完整详细代码，无bug，可运行。
Apriori算法java实现
- 机器学习中用于频繁模式挖掘的经典Apriori算法，java实现。本资源提供完整的代码，无bug可运行。
JAVADIGGER
- DIGGER社交网络数据挖掘分析系统，本系统的挖掘工作是在WEKA平台下进行的，WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。DIGGER作为一个社交网络系统，它利用数据挖掘工具WEKA在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系，这些模型和关系可以用来做出决策和预测。 第一章描述了开题的背景和需求，第二章描述该系统的关键技术和开发环境，第三章是系统的设计，第四章对框架的研究
svm_java
- 支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表-Support Vector Machine SVM (Support Vector Machine) as a trainable machine learning methods, relying on small samples after learning Navstar extract model para
kNN_python
- python实现机器学习之k近邻算法,里面附有相关数据文件-kNN arithmetic for python
RLSI
- RLSI算法实现源代码，RLSI 是一个可以并发执行的、能够高效的应对大规模数据集的算法。用于发现document中的topic model,在web 搜索、机器学习、自然语言分析等领域都有重要意义。-RLSI algorithm source code, RLSI is one that can execute concurrently, and can efficiently deal with large data sets algorithms. For discovery docume
0nlu_project
- 本系统使用java语言编写,采用机器学习的方法进行自然语言处理，对中文进行分词和词性标注。分词采用crf模型，词性标注用hmm模型，解码算法为Vertibi算法。-The system uses java language, using machine learning methods for natural language processing, for Chinese word segmentation and POS tagging. Segmentation using crf mod
tclass-1.0.0
- 利用了weka的机器学习系统,用于multivariate时间序列分类-Use of the weka machine learning system for multivariate time series classification
JavaBayes-0.346.tar
- Java的贝叶斯学习库 贝叶斯网络的推理 机器学习-java Bayesianlearning
mlj
- 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。-Data mining generally refers to data from a large number of algorithms to search through the process in which information is hidden. Data mining i
AXmpp_Source
- 用于multivariate时间序列分类的机器学习系统,编程学习源码，很好的参考资料。-Machine learning system for multivariate time series classification, programming learning source, a good reference.
MachineLearning
- 机器学习 非常基础的一本书 是英文原版的 读后收获大大的-machine learning
jqxxsz
- 机器学习实战教你如何应用所学到的知识 看看没准就恍然大悟了-machine learning
bagging
- 用Java实现的机器学习中的集成学习算法-Java implementation of integrated machine learning algorithms to learn