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第1章  Weka介绍

 

多为实践操作,没有值得做笔记的地方,画一下重点:

1.2.4  预处理

聚集、抽样、维度归约、属性选择、属性创建、离散化和二元化、变量变换

1.2.5  分类与回归

决策树分类、贝叶斯分类、k-最近邻分类、神经网络分类

1.2.6  聚类分析

1.2.7  关联分析

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