我是一个绝对的初学者。从来没有使用Java在weka中制作过分类器或任何东西，我以前使用过该接口(interface)。基本上我有点迷路了我已经看过weka的过滤器类并稍微玩了一下。我的文档是文本文档，我需要将它们分成两类。我不确定如何定义类别或如何将文档加载到IDE中进行分类:-(任何帮助/教程或指示将不胜感激。 最佳答案 我发现这个Java教程非常有用，尽管(我找到的)在线资源很少http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index_documentation.html希望对你有帮助
我正在编写一个朴素贝叶斯分类器，用于根据WiFi信号强度执行室内房间定位。到目前为止它运行良好，但我对缺少的功能有一些疑问。这种情况经常发生，因为我使用WiFi信号，而WiFi接入点并不是随处可用。问题1:假设我有两个类，Apple和Banana，我想按如下方式对测试实例T1进行分类。我完全理解朴素贝叶斯分类器的工作原理。下面是我在Wikipedia'sarticle中使用的公式在分类器上。我使用的是统一先验概率P(C=c)，因此我在实现中省略了它。现在，当我计算等式的右侧并遍历所有类条件特征概率时，我使用哪一组特征？测试实例T1使用特征1、3和4，但这两个类并不具备所有这些特征。因此
能否请您告诉我如何在weka中表示文本分类的属性或类。我可以使用什么属性进行分类？单词频率还是单词？ARFF格式的可能结构是什么？你能给我几行这种结构的例子吗？非常感谢您。 最佳答案 最简单的替代方法之一是从ARFF文件开始解决二类问题，例如:@relationcorpus@attributetextstring@attributeclass{pos,neg}@data'longtextwithwords...',pos文本表示为String类型，类是具有两个值的标称值。然后你可以应用两个过滤器:StringToWordVector
目录0、基本信息1、研究动机2、创新点——OneForAll：uniquefeatures3、准备4、具体实现4.1、用TAGs统一来自不同领域的图数据4.2、用NOI（NODES-OF-INTEREST）统一不同图任务4.2.1、NOI子图4.2.2、NOI提示结点4.3、用于图的上下文学习（ICL）的图提示范式（GPP）5、训练和评估过程未完待续0、基本信息会议：2024-ICLR-UNDER_REVIEW评分：6，6，6，10作者：Anonymousauthors文章链接：ONEFORALL:TOWARDSTRAININGONEGRAPHMODELFORALLCLASSIFICATION
我最近几周在学习支持vector机。我了解如何将数据分为两类的理论概念。但我不清楚如何选择支持vector并生成分隔线以使用C++对新数据进行分类。假设，我有两个类的两个训练数据集绘制数据后，我得到了以下带vector的特征空间，这里，分隔线也很清楚。如何在没有库函数的情况下在C++中实现它。这将帮助我理清关于SVM的实现概念。我需要清楚实现，因为我将在我的母语的意见挖掘中应用SVM。 最佳答案 我会加入大多数人的建议，并说你真的应该考虑使用图书馆。SVM算法非常棘手，如果由于您的实现中的错误而无法正常工作，则会增加噪音。更不用说在
Homework3数据集下载在本地环境下进行实验总是令人安心，但是又苦于网上找不到数据集，虽然kaggle上有数据集但是下载存在问题于是有了一个天才的想法，间接从kaggle上下载（利用output文件夹中的文件是可下载这一机制将数据集从input文件夹拷贝到output文件夹），具体操作如下图等待数据集拷贝到output后，点击输出的蓝色链接即可下载。相关代码由下给出!python-mzipfile-c/kaggle/working/Dataset.zip/kaggle/input/ml2022spring-hw4/Dataset#copy数据集到output文件夹，此过程可能较慢impor
Weka是一种标准的、广泛使用的数据挖掘套件，主要用于Java。我想知道是否可以与C++一起使用，如何使用？ 最佳答案 要通过Java以外的其他编程语言使用Weka，我认为最好的方法是从命令行。Aguide.使用您的语言(C++)生成输入arff并在最后解析结果。 关于c++-通过C++代码使用WEKA的最简单方法是什么？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/89041
我是OpenCV的新手。我正在尝试使用CvNormalBayesClassifier来训练我的程序来学习皮肤像素颜色。目前我有大约20张不同光照条件和背景下的人物照片(面部/其他body部位)。我还得到了20个相应的响应，其中皮肤部分标记为红色，其他所有部分标记为绿色。我无法理解如何使用该功能boolCvNormalBayesClassifier::train(constCvMat*_train_data,constCvMat*_response,constCv*Mat_var_idx=0,constCvMat*_sample_idx=0,,boolupdate=false);我应该如
我正在通过“opencv_createsamples.exe”在opencv2.1中创建示例，但我在第1行遇到解析错误。文件positives.txt包含:c:\haar\Positives\PosImg_0.jpg1175,120,275,240c:\haar\Positives\PosImg_1.jpg1175,120,275,240c:\haar\Positives\PosImg_10.jpg1175,120,275,240...(--andsoon)我在cmd中做的是:c:\Haar>C:\OpenCV2.1\bin\opencv_createsamples.exe-infop
我使用Weka进行数据探索并确定最适合我的问题的分类算法取得了很大的成功。现在我有了一个训练有素的模型，我想将它集成到我的C++程序的其余部分中。不幸的是，这似乎是一项艰巨的任务:只有Weka原生支持将分类器导出为Java对象文件。有没有人找到以有用格式导出Weka训练模型参数的方法？如果有一个实用程序可以从J48决策树生成C/C++代码，我会特别感兴趣。 最佳答案 我的理解是，J48是QuinlanC4.5算法的Java实现，其C代码可在http://www.rulequest.com/Personal/免费获得。这是您要找的吗？
