weka

weka是什么意思，weka怎么讀 語(yǔ)音:
英音  ['wi:k?] 
美音  ['wi:k?] 

• 基本解釋

n. 新西蘭黑秧雞，毛利雞

• weka是什么意思？

WEKA（Weka）是一種流行的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，它提供了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)。WEKA基于Java編寫(xiě)，因此可以在各種平臺(tái)上運(yùn)行，包括Windows、Mac和Linux。WEKA的主要特點(diǎn)是易于使用、靈活性和廣泛的支持，它提供了圖形用戶界面和命令行界面，使得用戶可以輕松地使用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)處理數(shù)據(jù)集。WEKA廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、模式識(shí)別、生物信息學(xué)等領(lǐng)域。

• 速記技巧

• 變化形式

易混淆的單詞： Weka

• 中文詞源

• 雙語(yǔ)例句

• 常用短語(yǔ)

1. Classifier：分類器，用于分類的算法

2. Attribute：屬性，數(shù)據(jù)集中的列

3. Instance：實(shí)例，數(shù)據(jù)集中的一個(gè)記錄

4. InstanceSet：實(shí)例集，包含數(shù)據(jù)集中所有實(shí)例的集合

5. Train：訓(xùn)練數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練分類器的數(shù)據(jù)集

6. Test：測(cè)試數(shù)據(jù)，用于測(cè)試分類器的數(shù)據(jù)集

7. Evaluation：評(píng)估，用于評(píng)估分類器的性能

8. EvaluationMetric：評(píng)估指標(biāo)，用于衡量分類器性能的度量標(biāo)準(zhǔn)

9. CrossValidation：交叉驗(yàn)證，一種評(píng)估方法，通過(guò)將數(shù)據(jù)集分成若干個(gè)子集，并對(duì)每個(gè)子集進(jìn)行多次訓(xùn)練和測(cè)試來(lái)獲得更準(zhǔn)確的評(píng)估結(jié)果

10. ModelSelection：模型選擇，一種優(yōu)化方法，通過(guò)多次調(diào)整模型參數(shù)來(lái)找到最優(yōu)模型

11. AttributeSubsetEval：屬性子集評(píng)估，一種評(píng)估方法，用于評(píng)估分類器對(duì)不同屬性子集的適應(yīng)程度

12. Bagging： Bagging是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過(guò)創(chuàng)建多個(gè)樣本集并使用這些樣本集訓(xùn)練多個(gè)模型來(lái)獲得更穩(wěn)定的模型

13. Boosting： Boosting是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過(guò)將多個(gè)弱分類器組合成一個(gè)強(qiáng)分類器來(lái)提高分類器的性能

14. KFold： K折交叉驗(yàn)證，一種評(píng)估方法，將數(shù)據(jù)集分成K個(gè)互不重疊的子集，并對(duì)每個(gè)子集進(jìn)行多次訓(xùn)練和測(cè)試來(lái)獲得更準(zhǔn)確的評(píng)估結(jié)果

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