一个非常好的数据挖掘工具WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis），它的源代码就是它的安装目录下weka-src.jar解压后得到。
有一本书《数据挖掘：实用机器学习技术》第2版是和weka配套的。
同时weka也是新西兰的一种鸟名，而weka的主要开发者来自新西兰。
weka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看weka的接口文档。
在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情本文来自:人大经济论坛详细出处参考：http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=619834&page=1
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同时weka也是新西兰的一种鸟名，而weka的主要开发者来自新西兰。
weka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看weka的接口文档。
在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情本文来自:人大经济论坛详细出处参考：http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=619834&page=1
2024/7/12 18:47:46
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机器学习（10）-NLP自然语言处理大量餐馆评论：数据集与源码机器学习（10）-NLP自然语言处理大量餐馆评论：数据集与源码机器学习（10）-NLP自然语言处理大量餐馆评论：数据集与源码
2024/6/30 22:48:37
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5机器学习与火花ML1.介绍Spark.MLALS（交替最小二乘）。
1ºImportamostodaslalibreríasyademásestanuevafrompyspark.ml.recommendationimportALS2ºCreamosfunciónparacargarlosdatos，ylasesiondesparkdefloadMovieNames():movieNames={}#CHANGETHISTOTHEPATHTOYOURu.ITEMFILE:withcodecs.open("./data/ml-100k/u.item","r",encoding='ISO-8859-1',errors='ignore')asf:
1ºImportamostodaslalibreríasyademásestanuevafrompyspark.ml.recommendationimportALS2ºCreamosfunciónparacargarlosdatos，ylasesiondesparkdefloadMovieNames():movieNames={}#CHANGETHISTOTHEPATHTOYOURu.ITEMFILE:withcodecs.open("./data/ml-100k/u.item","r",encoding='ISO-8859-1',errors='ignore')asf:
2024/6/30 7:49:08
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该课件为中科院一位同仁在学习斯坦福大学吴恩达机器学习课程是所做的学习笔记,非常好,吴老师上课掠过的一些内容笔记都详细给出,并且还做了适当补充,强烈推荐
2024/6/21 2:04:29
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Web的动手Python深度学习这是由Packt发布的AnubhavSingh和SayakPaul编写的“的代码库。
集成神经网络架构以使用Flask，Django和TensorFlow构建智能Web应用这本书是关于什么的？有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。
在本书中，您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。
从机器学习的基础知识开始，您将专注于DL和神经网络的基础知识，包括常见的变体，例如卷积神经网络（CNN）。
您将学习如何使用不同标准Web技术堆栈的前端将它们集成到网站中。
然后，本书通过为自定义模型创建RESTfulAPI，帮助您获得使用Python库（例如Django和Flask）开发支持深度学习的Web应用程序的实践经验。
稍后，您将探索如何为GoogleCloud和AmazonWebServices（AWS）上基于深度学习的Web部署设置云环境。
本书涵盖了以下令人兴奋的功能：探索深度学习模型并在浏览器中实现使用Django和Flask设计基于Web的智能客户端使用不同的基于Py
集成神经网络架构以使用Flask，Django和TensorFlow构建智能Web应用这本书是关于什么的？有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。
在本书中，您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。
从机器学习的基础知识开始，您将专注于DL和神经网络的基础知识，包括常见的变体，例如卷积神经网络（CNN）。
您将学习如何使用不同标准Web技术堆栈的前端将它们集成到网站中。
然后，本书通过为自定义模型创建RESTfulAPI，帮助您获得使用Python库（例如Django和Flask）开发支持深度学习的Web应用程序的实践经验。
稍后，您将探索如何为GoogleCloud和AmazonWebServices（AWS）上基于深度学习的Web部署设置云环境。
本书涵盖了以下令人兴奋的功能：探索深度学习模型并在浏览器中实现使用Django和Flask设计基于Web的智能客户端使用不同的基于Py
2024/6/19 18:14:16
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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