을 읽는 중 WeKA UI 언어 구성 오류가 발생했습니다. 저는 WEKA를 사용했습니다. 그리고 그것을 훈련하고 테스트하기 위해 러시아어로 된 데이터의 수집 과정을 처리합니다. 그러나 독서의 과정에서 그것은 읽을 수없는 ('§§, о Ñ') 문자를 보여줍니다. 이것이 언어 구성 오류로 인한 것임을 이해하지만 해결 방법을 찾을 수 없습니다. 어떤 도움 내가
Java 코드에서 weka를 사용하고 있습니다. 내 시스템의 한 부분은 나중에 분류자를 만드는 데 사용할 수있는 ARFF 파일을 만듭니다. 짧은 긴 이야기 : 나는 코드에서 내 ARFF 파일을 작성하는 방법에 대한이 두 WEKA 자습서를 사용 : Build dataset Save dataset to ARFF 내 코드는 그들이이 튜토리얼에서했던 것과 매우 가
ide에서 weka fp-growth java 코드를 실행하는 방법을 찾으려고하지만 전체 weka 패키지가 필요합니다 (또는 내가 복사했을 때 오류가 있기 때문에 생각했습니다.). 각 파일을 별도로 다운로드하지 않고 전체 패키지를 얻을 수있는 방법이 있습니까? 다운로드 할 사이트입니다. http://grepcode.com/file/repo1.maven.or
에서 csv 파일로 인식되지 웨카는 여기 112 Problem encountered on line 2 내 라인 하나의 라인이 붙어 있다고 나에게 말했다. , 이름 : 0, ID, 타임 스탬프, derived_0, derived_1, derived_2, derived_3, derived_4, fundamental_0, fundamental_1, fundame
사용자가 3 초마다하는 활동을 인식하는 Android 앱을 개발 중입니다 (예 : 자주 사용하는 정적, 걷기, 실행 중). 내 데이터베이스에 다음 값을 증가시키는 Activity 테이블이 있습니다. private int activeTime;
private int longestInactivityInterval;
private int currentInact
저는 약 70k 문장의 코퍼스에 word2vec 모델을 교육했습니다. 각 문장에는 'abc-2011-100'과 같은 고유 키워드가 있으며 그 뒤에는 해당 키워드를 설명하는 특정 기능이 있습니다. 이제 모든 abc id에 대해 분류해야합니다. abc-2011-100은 abc_category_1에 속합니다. abc-2999-0000은 abc_category_2
숫자 데이터 집합에 특성 선택을 사용하고 싶습니다. 내 목표는 나중에 선형 값에서 숫자 값을 예측하기 위해 사용할 최상의 특성을 찾는 것입니다. Ranked attributes:
**0.05793 8 engine-size**
**0.04976 5 width**
0.0456 7 curb-weight
0.04073 12 horsepower
0.0378
NodeJS에서 분류 단계를 실행해야합니다. 필자는 Python으로 오프라인에서 데이터를 모델링하여 적합한 파일 형식 (pickle, json 또는 csv)으로 저장할 수 있습니다. NodeJS의 어떤 패키지가로드를 허용하고 유추를 실행할 수 있습니까? scikit-node, scikit-learn 또는 node-weka으로 나타났습니다. 그러나 이러한 패
CSV 파일을 가져 오는 데 문제가 있습니다. 다음 오류가 나타납니다 : "filename.csv"파일이 'CSV 데이터 파일'파일로 인식되지 않습니다. 이유 : 속성 이름은 고유하지 않습니다! 원인 : '2' '1'. 아무도이 문제를 해결하는 방법을 알려 줄 수 있습니까? Windows 10 64 비트 랩톱에서 Weka 3.8을 사용하고 있습니다. 미리
나는 weka를 사용하려고 노력하고 있지만 할 수 없습니다. MATLAB에서 생성 한 .mat 파일을 WEKA 형식으로 변환하려고했습니다. .mat 내가 here에 다음 코드를 사용했다고 할 (WEKA의 실험 부분에서 사용하는) .XML하고 WEKA 오류를 제공하고 " '나오지 않았어 말한다 : 나는 시도 것들 t 개방 실험 파일 " 이 WEKA 탐색기에서