Weka是一款开源数据挖掘与机器学习工具，广泛应用于学术研究和商业分析。该软件集成了多种算法，涵盖分类、回归、聚类和关联规则，使用户能够在无需深度编程的情况下执行复杂数据分析任务。以下为各知识点的详解：

1. Weka应用技术

Weka提供了丰富的数据预处理、可视化和建模功能。数据预处理涵盖数据清洗、特征选择和转换步骤，对模型表现的提升至关重要。建模模块支持决策树（C4.5, ID3）、随机森林、贝叶斯网络、支持向量机、神经网络等多种算法，同时还支持集成学习技术，如AdaBoost和Bagging。

2. 实践教程

Weka教程指导用户如何导入数据，处理缺失值与异常值，并选择适当的模型进行评估。\"Weka应用技术与实践\"系列教程包括详细的操作步骤、实例演示及案例研究，帮助用户快速上手。

3. Weka完整中文教程

此教程为中文用户提供全面的Weka入门指南，介绍了基本操作、常用算法和高级应用，包含详细功能解析，并附有中文翻译。

4. 数据挖掘

数据挖掘从大数据中发现有价值的信息，包含分类、聚类、关联规则学习和序列模式挖掘。Weka实现了这些任务，提供Apriori算法用于关联规则，K-means算法用于聚类，以及多种分类算法。

5. 实用机器学习技术

《数据挖掘-实用机器学习技术（中文版）》详解机器学习基础概念，包括监督学习、无监督学习、半监督学习，并提供了模型性能指标（如准确率、召回率、F1分数）的评估方法。

6. 文件资源

资源文件如\"WEKA应用技术与实践_扫描版_14.5M.pdf\"提供了Weka的详细说明，\"WEKA_教程__SPSS_教程.pdf\"则为Weka和SPSS的联合教学资源。