初学者开始和练习机器学习的自顶向下策略。开始比您想象的要容易得多。在这篇文章中，我将向您展示应用机器学习的自顶向下方法。您将发现该方法的四个步骤。它们应该会感到熟悉，因为这可能是相同的自顶向下方法 [...]
使用 Weka 中的 Boosting、Bagging 和 Blending 集成器改进预测
Weka 是学习机器学习的完美平台。它提供了一个图形用户界面，用于在数据集上探索和试验机器学习算法，而无需担心数学或编程。在之前的文章中，我们讨论了如何设计和运行一个涉及 3 种算法的实验 [...]
如何在Weka中调整机器学习算法
Weka 是学习机器学习的完美平台。它提供了一个图形用户界面，用于在数据集上探索和试验机器学习算法，而无需担心数学或编程。在之前的文章中，我们讨论了如何设计和运行一个涉及 3 种算法的实验 [...]
快速粗略的数据分析为您机器学习问题服务
要很好地理解您正在进行的机器学习问题，您需要密切了解数据。我个人觉得这一步有时很繁琐，我只想开始定义我的测试平台，但我知道它总是能激发出有趣的观点和假设来测试。像 [...]
在Weka中设计并运行您的第一个实验
Weka 是学习机器学习的完美平台。它提供了一个图形用户界面，用于在数据集上探索和试验机器学习算法，而无需担心数学或编程。Weka 的一个强大功能是 Weka Experimenter 界面。与用于数据过滤的 Weka Explorer 不同 [...]
在评估机器学习算法时如何选择正确的测试选项
在评估机器学习算法时使用的测试选项，可能意味着过度学习、平庸的结果和可用的最先进结果之间的区别，而后者可以让你充满信心地大声疾呼（有时你确实会想这样做）。在这篇文章中，您将了解可用的标准测试选项 [...]
如何在 Weka 中运行您的第一个分类器
Weka 使学习应用机器学习变得简单、高效和有趣。它是一个 GUI 工具，允许您加载数据集、运行算法以及设计和运行具有统计学上可靠得足以发表的结果的实验。我向机器学习初学者推荐 Weka，因为它让他们能够专注于学习应用机器学习的流程 [...]
应用机器学习流程
系统地处理预测建模问题，以获得超越平均水平的结果。随着时间的推移，通过处理应用机器学习问题，您会形成一个模式或流程，可以快速获得良好可靠的结果。一旦开发出来，您就可以一遍又一遍地在项目中使用这个流程。您的流程越健壮和发达 [...]
为什么你应该在机器学习问题上抽查算法
对算法进行抽样检查是为了快速评估您机器学习问题上的多种不同算法，以便您知道要关注哪些算法以及要放弃哪些算法。在这篇文章中，您将了解抽样检查算法的 3 个好处，在下一个问题上进行抽样检查的 5 个技巧以及最重要的 [...]
什么是 Weka 机器学习工作台
机器学习是一个迭代过程，而不是一个线性过程，它要求在对正在研究的问题有更多了解时重新审视每个步骤。这个迭代过程可能需要为每个过程使用许多不同的工具、程序和脚本。机器学习工作台是一个支持和促进 [...] 的平台或环境。