Informática - Base de Datos (Weka)
Este documento introduce con sencillos ejemplos alguna de las técnicas más importantes de este software.Para el desarrollo de los ejemplos es necesario utlizar los siguientes conjuntos de datos.
Una de las propiedades más interesantes de este software, es su facilidad para añadir extensiones, modificar métodos etc.. Por ejemplo, este fichero es un ejemplo de como crear nuevos esquemas de aprendizaje utilizando Weka. En concreto se trata del esquema "Delegating Classifiers" (Ferri, Flach andHernandez-Orallo ICML '04). No tiene demasiados comentarios, pero puede servir de ejemplo de programación con Weka. La salida generada está lista para que sea analizada con el t-test de Weka.
Weka es un conjunto de librerias JAVA para la extracción de conocimientos desde bases de datos. Es un software ha sido desarrollado en la universidad de Waikato (Nueva Zelanda) bajo licencia GPL lo cual haimpulsado que sea una de las suites más utilizadas en el área en los últimos años.
Este documento introduce con sencillos ejemplos alguna de las técnicas más importantes de este software. Para el desarrollo de los ejemplos es necesario utlizar los siguientes conjuntos de datos.
Una de las propiedades más interesantes de este software, es su facilidad para añadir extensiones, modificar métodos etc..Por ejemplo, este fichero es un ejemplo de como crear nuevos esquemas de aprendizaje utilizando Weka. En concreto se trata del esquema "Delegating Classifiers" (Ferri, Flach and Hernandez-Orallo ICML '04). No tiene demasiados comentarios, pero puede servir de ejemplo de programación con Weka. La salida generada está lista para que sea analizada con el t-test de Weka.
Weka es un conjunto delibrerias JAVA para la extracción de conocimientos desde bases de datos. Es un software ha sido desarrollado en la universidad de Waikato (Nueva Zelanda) bajo licencia GPL lo cual ha impulsado que sea una de las suites más utilizadas en el área en los últimos años.
Este documento introduce con sencillos ejemplos alguna de las técnicas más importantes de este software. Para el desarrollo de losejemplos es necesario utlizar los siguientes conjuntos de datos.
Una de las propiedades más interesantes de este software, es su facilidad para añadir extensiones, modificar métodos etc.. Por ejemplo, este fichero es un ejemplo de como crear nuevos esquemas de aprendizaje utilizando Weka. En concreto se trata del esquema "Delegating Classifiers" (Ferri, Flach and Hernandez-Orallo ICML '04). No tienedemasiados comentarios, pero puede servir de ejemplo de programación con Weka. La salida generada está lista para que sea analizada con el t-test de Weka.Weka es un conjunto de librerias JAVA para la extracción de conocimientos desde bases de datos. Es un software ha sido desarrollado en la universidad de Waikato (Nueva Zelanda) bajo licencia GPL lo cual ha impulsado que sea una de las suites másutilizadas en el área en los últimos años.
Este documento introduce con sencillos ejemplos alguna de las técnicas más importantes de este software. Para el desarrollo de los ejemplos es necesario utlizar los siguientes conjuntos de datos.
Una de las propiedades más interesantes de este software, es su facilidad para añadir extensiones, modificar métodos etc.. Por ejemplo, este fichero es unejemplo de como crear nuevos esquemas de aprendizaje utilizando Weka. En concreto se trata del esquema "Delegating Classifiers" (Ferri, Flach and Hernandez-Orallo ICML '04). No tiene demasiados comentarios, pero puede servir de ejemplo de programación con Weka. La salida generada está lista para que sea analizada con el t-test de Weka.Weka es un conjunto de librerias JAVA para la extracción de...
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