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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