WEKA数据挖掘平台详细使用指南

数据挖掘工具——WEKA使用指南

数据准备及文件格式转换是使用WEKA进行数据挖掘的第一步。开始时，我们常常需要将数据从CSV格式转换为ARFF格式。WEKA不仅支持CSV文件，还能通过JDBC访问数据库。在WEKA的“Explorer”界面中，我们可以进行数据预处理和分析。

数据挖掘 3 2024-07-18

WEKA数据挖掘平台详解

WEKA作为开放的数据挖掘平台，汇集了多种能够执行数据挖掘任务的机器学习算法，包括数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则，并通过新的交互式界面提供可视化功能。如果您希望了解如何实现自己的数据挖掘算法，请参考WEKA的接口文档。在WEKA中集成和借鉴自己的算法甚至实现可视化工具并不是难事。

数据挖掘 2 2024-07-17

weka源代码的使用指南

解压后即可获得Java源代码，将其导入新建工程中即可开始使用Weka的源程序。

数据挖掘 0 2024-08-23

详细MySQL使用指南

MySQL是一个广泛应用于Web应用程序开发的关系型数据库管理系统。它提供了一个多用户、多线程的SQL数据库服务器，适用于大型和小型系统。MySQL是开放源代码的，其功能包括了一系列数据库工具，支持广泛的数据存储和检索功能。它也支持多种操作系统，包括Linux、Windows和macOS。MySQL使用指南详细介绍了如何安装、配置和使用MySQL数据库，适用于初学者和专业人士。

MySQL 1 2024-07-20

MySQL详细使用指南

这份MySQL帮助文档内容详尽，全文中文解释，涵盖安装步骤至操作技巧，适合各种使用需求。

MySQL 0 2024-08-25

SQL 2000详细使用指南

SQL 2000数据库，学会一次，避免资源浪费。

SQLServer 3 2024-07-22

WEKA：数据挖掘实践指南

本指南深入讲解WEKA工具的使用技巧，助力数据挖掘研究。WEKA作为一款经典工具，为数据分析提供了强大的支持。

数据挖掘 5 2024-05-15

WEKA数据挖掘工具详细中文教程

WEKA，全称为怀卡托智能分析环境，是由新西兰怀卡托大学开发的开源数据挖掘工具。自2005年获得国际数据挖掘与知识探索领域的最高服务奖以来，WEKA已成为数据挖掘和机器学习领域的重要工具。其功能涵盖数据预处理、分类、回归、聚类、关联分析等多个方面，并提供直观的交互式界面，方便用户进行数据可视化操作。本教程详细介绍了WEKA的数据格式、ARFF文件结构、数据准备与预处理、属性选择与特征工程、可视化分析以及分类预测等关键内容。

数据挖掘 0 2024-08-09

SSIS包开发详细使用指南

1、介绍SSIS的基本概念和实际案例应用。2、详细说明如何使用SSIS包从数据库提取数据并生成文件，附带图文详细解说。3、指导如何通过SSIS包生成文件并安全上传至FTP服务器。

SQLServer 1 2024-08-01