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Weka的源代码及相关分析。

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简介:
Weka 是一款开放源代码的数据挖掘平台,其开发团队主要由来自新西兰的专家组成。该资源包含了 Weka 3.7.10 版本中部分算法的源代码,并附带了相应的代码分析材料,为用户提供了宝贵的学习和研究资源。

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客服
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  • WEKA
    优质
    本研究深入探讨了WEKA(Waikato环境中的知识分析)的数据挖掘软件中源代码结构和功能。通过对关键组件和技术细节进行详细解析,揭示了其在机器学习领域的应用价值与潜力。 从最基本的如何将Weka导入Eclipse开始,一步一步教你熟悉并掌握Weka的使用方法。
  • WEKA
    优质
    《WEKA源代码解析与分析》一书深入剖析了WEKA机器学习软件的工作原理及其实现细节,适合数据挖掘和机器学习领域的研究人员和技术人员阅读。 Weka是一个用于数据挖掘的开源平台,其主要开发者来自新西兰。该资源包含Weka 3.7.10的部分算法源代码及一些代码分析内容。
  • WEKAZeroR
    优质
    本文档深入探讨了在开源数据挖掘软件WEKA中,利用源代码进行零规则算法(ZeroR)的具体实现与应用。通过细致剖析,读者能够更好地理解该算法的工作原理及其在数据分析和预测模型构建中的基础作用。 Weka源码中的ZeroR解析提供了对数据集中最常见的类别或平均值的简单预测模型。这个简单的规则学习器不涉及复杂的特征选择或者权重计算,而是基于单一属性来做出决策,即使用整个训练集中最常见的类作为所有实例的预测结果(对于分类任务),或是使用目标变量的所有数值样本的均值进行回归预测。 ZeroR在Weka中主要用于基准测试和性能比较。它帮助开发者确定其他更复杂的机器学习算法是否真的改进了模型表现,并且是理解数据集特性的良好起点,因为它可以迅速给出一个基本的表现预期。尽管其简单性使得ZeroR并不适合作为最终的解决方案应用于实际问题上,但它提供了一个有用的参考点来评估其他更为复杂的学习器的有效性和效率。 在Weka源码中实现这一算法时需要注意的是它仅仅提供了最基础的功能,并且不包含任何优化或改进措施以适应特定的数据集需求。因此,在进行模型选择和调优过程中,ZeroR应被视为一个起点而非终点。
  • MATLAB
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    本代码用于执行MATLAB环境下的数据相关性分析,帮助用户理解变量间的相互关系,并据此做出科学的数据驱动决策。 在MATLAB中编写代码进行相关分析,并通过散点图来检验变量之间的相关性。这通常只需几行简单的代码即可实现。
  • MATLAB中典型
    优质
    本代码实现MATLAB环境下的典型相关分析(CCA),适用于处理多变量数据集间的关联性研究,可应用于模式识别、生物信息学等领域。 典型相关分析的MATLAB源代码可以直接运行,适用于典型变化检测及图像处理中的多元变化检测等领域。
  • MCCA典型
    优质
    本代码实现MCCA(多视角canonical correlation analysis)算法,用于挖掘不同数据视图间的相关性信息,支持多视角数据分析与集成学习。 典型相关性分析可以直接用MATLAB代码实现,只需输入变量即可。
  • 于语法联文件
    优质
    本资源包包含用于语法分析的核心源代码及相关配置文件,适用于语言处理和编译器开发等场景,便于开发者深入理解和应用。 在编程领域,编译原理是理解计算机语言处理过程的关键部分,它涉及到将高级语言转化为机器可执行代码的复杂过程。这个资源包含的文件是语法分析阶段的重要组成部分,具体包括源代码文件`GrammerAnalysis.cpp`、语法输入文件`grammer.txt`以及输入单词序列文件`input.txt`。 其中,`GrammerAnalysis.cpp`是一个C++源代码文件,它很可能实现了一个语法分析器。在编译器设计中,语法分析器的任务是解析程序员编写的源代码,并检查其是否符合语法规则。这个C++程序可能使用了诸如LR、LL或LL(*)、LALR或LR(1)等解析技术。这些技术基于上下文无关文法(Context-Free Grammar, CFG)来分析输入源代码的结构,确保代码符合预定义的语法规则。 在C++中,通常会用到递归下降解析或者使用像Flex和Bison这样的工具来生成解析器。`grammer.txt`文件则是描述语言语法的文件,通常包含一套产生式规则,这些规则定义了语言中的各个符号如何组合成合法的句子。每个产生式规则由非终结符(如程序、函数等)和终结符(如关键字、标识符、运算符等)组成,并通过“→”符号连接。例如,“stmt → if expr then stmt else stmt”表示一个语句可以是“if”后跟一个表达式,然后是“then”,再后面是一个语句,最后是可选的“else”和另一个语句。 这种格式化的语法文件为解析器提供了指导,使得它能够识别和理解输入源代码的结构。`input.txt`文件则代表了要被分析的源代码或者输入单词序列。在编译器的词法分析阶段,这个文件会被读取并分解成一个个的词汇单元(tokens),这些词汇单元通常是关键字、标识符、常量、运算符等。 然后,这些词汇单元作为语法分析的输入,由`GrammerAnalysis.cpp`中的解析器进行处理,并验证它们是否符合`grammer.txt`中定义的语法规则。在学习和使用这些文件时,你需要理解如何构建和使用解析器,掌握上下文无关文法的基本概念以及如何编写和读取词法规则文件。 同时,理解C++代码如何实现解析算法也是非常重要的。这将帮助你深入理解编译器的工作原理,在软件开发中特别是涉及编译器、解释器或者语言处理工具的开发时具有至关重要的作用。
  • MSP430-HART
    优质
    本资源提供详细的MSP430系列微控制器与HART通信协议实现的代码及文档,包括硬件配置、软件编程示例和调试技巧,适用于工业自动化领域工程师。 这段文字描述的是一个完整的HART从机代码示例,不同于其他只包含单一文件的版本,这个代码可以全面结合使用。
  • 基于MATLAB典型
    优质
    本项目提供了一套使用MATLAB编写的典型相关分析(Canonical Correlation Analysis, CCA)算法实现。通过该代码,用户能够进行多变量数据集间的关联性研究与模式识别。 典型相关分析的Matlab源代码可以直接运行,适用于多元变化检测及图像处理等领域。
  • MATLAB与数据
    优质
    本文章探讨了MATLAB在数据处理和分析中的应用,并研究了编写高效MATLAB代码对于提高数据分析效率的重要性。 关联度 MATLAB 代码与数据分析,分析各个因素对于结果的影响程度。