weka

weka是什么意思，weka怎么讀 語音:
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)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)。WEKA基于Java編寫，因此可以在各種平臺上運(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)算法來處理數(shù)據(jù)集。WEKA廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)、模式識別、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

• 雙語例句

• 常用短語

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：測試數(shù)據(jù)，用于測試分類器的數(shù)據(jù)集

7. Evaluation：評估，用于評估分類器的性能

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

9. CrossValidation：交叉驗(yàn)證，一種評估方法，通過將數(shù)據(jù)集分成若干個子集，并對每個子集進(jìn)行多次訓(xùn)練和測試來獲得更準(zhǔn)確的評估結(jié)果

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

11. AttributeSubsetEval：屬性子集評估，一種評估方法，用于評估分類器對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，通過創(chuàng)建多個樣本集并使用這些樣本集訓(xùn)練多個模型來獲得更穩(wěn)定的模型

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

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

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