In diesem Alter von Datenwissenschaft wo R und Python den Schlafplatz regieren, Werfen wir einen Blick auf ein weiteres Data-Science-Tool namens Weka. Weka gibt es schon länger und wurde intern an der University of Waikato zu Forschungszwecken entwickelt. Was Weka einen Versuch wert macht, ist die einfache Lernkurve.
Für jemanden, der eine Weile nicht codiert hat, Weka bietet mit seiner GUI den einfachsten Übergang in die Welt der Data Science. In Java geschrieben sein, diejenigen mit Java-Erfahrung können die Bibliothek auch in ihrem Code aufrufen.
Persönlich, Ich hatte meine erste Chance, Datenwissenschaft als ich einen Kurs an der University of Waikato gemacht habe. Es war eine gesunde Einführung und ermöglichte mir einen reibungslosen Übergang in die Datenwissenschaft.. Später, als ich größere Probleme angehen musste, Spaziergang. Daher empfehle ich Weka wärmstens als Lernwerkzeug für alle, die in die Welt der Daten eintauchen möchten..
Nachfolgend finden Sie die schrittweise Lernpädagogik, die Ihnen hilft, die Konzepte besser und konkreter zu verstehen:
Paso 1 : Was ist Weka und warum wird es verwendet??
Laut Wikipedia :,
Stellen ist eine Sammlung von maschinelles Lernen Algorithmen für Data-Mining-Aufgaben. Algorithmen können direkt auf einen Datensatz angewendet oder aus Ihrem eigenen Java-Code aufgerufen werden. Stellen enthält Instrumente zur Vorbearbeitung, Einstufung, Rückschritt, Gruppierung, Assoziationsregeln und Datenvisualisierung.
Vielleicht möchtest du dir das mal anschauen Video de Brandon Weinberg. Dieses Video gibt Ihnen einen beträchtlichen Einblick in dieses erstaunliche Werkzeug. Du verstehst vielleicht nicht alles durch dieses Video, werde aber sicher dinge lernen.
Paso 2: Maschinenkonfiguration
Jetzt treffen wir Weka, wir können zur nächsten Stufe übergehen. Um mehr über das Tool und die Menschen hinter seinem Erfolg zu erfahren, kann das mal anschauen Seite? ˅ über das Weka-Projekt. Was ist mehr, Sie können die Software auch herunterladen und erhalten die neueste Version für Ihr System von diesem Verknüpfung.
Paso 3: lerne die Grundlagen von Weka
Der beste Einstieg in Weka ist die Nutzung der MOOCs der University of Waikato. Data Mining mit Weka ist ein seriöser Studiengang, aber es ist nicht das ganze Jahr verfügbar. Aber trotzdem, mach dir keine Sorgen, in solchen Fällen kann man von dort aus auf die Kursvideos zugreifen Youtube Kanal. Sie können den offiziellen Link dieses Kurses sehen. hier. Die hier zu besprechenden Datensätze können hier heruntergeladen werden Verknüpfung. Die Seite enthält weitere Links zu Datensätzen. Weka verwendet Daten im ARFF-Format. Falls die Daten nicht im ARFF-Format vorliegen, Sie können sie vom CSV- in das ARFF-Format konvertieren, indem Sie dies verwenden Video.
Paso 4: Datensätze
Nach Prüfung der von den Studiengangskoordinatoren zur Verfügung gestellten Datensätze, wir testen einen neuen Datensatz von DataHack. Da das Format .csv . wäre, in das ARFF-Format konvertieren, damit wir es in der Weka-Oberfläche lesen können. Nach diesen Kursen, Sobald Sie genügend Fähigkeiten erworben haben, um mit der Arbeit und Analyse von Datensätzen mit der Weka-GUI zu beginnen. Wer den MOOC-Link besucht hat, hätte den Kurs „Mehr Data Mining mit Weka“ gesehen..
Paso 5: mehr Data Mining mit Weka
Hier, einige erweiterte Funktionen der Software wurden besprochen. Entwickeln Sie die Erfahrung mit dem vorherigen Kurs, Daher, ist Voraussetzung.
YouTube-Serie
Zusätzlich zu diesem Kurs, Vielleicht möchten Sie sich diese YouTube-Vortragsreihe von ansehen Rushdi Shams.Es gibt insgesamt 38 Konferenzen. Sie können einiges weglassen 2-3 Kickoff-Vorlesungen, wenn Sie feststellen, dass der Inhalt den vorherigen Kursen ähnelt. Dieser Kurs basiert auf verschiedenen Fähigkeiten, die die in der vorherigen Serie vermittelten ergänzen.
Weka-News
Es gibt einige interessante Diskussionen in Reddit über Weka. Es ist ratsam, den oben genannten Link zu verwenden, um Neuigkeiten über Weka und wie andere es nutzen zu erfahren. Dies sollte ausreichend Perspektive für den nächsten möglichen Schritt nach Weka geben..
Paso 6: Weka-Befehlszeile
Nächster Schritt: Im Folgenden, wir haben uns darauf verlassen, Weka mit der Weka-GUI zu verwenden. Im Folgenden, beide Kurse sind zu diesem Zweck GUI-basiert, diejenigen mit Erfahrung in der JAVA-Programmierung können darauf vertrauen, Weka aus dem JAVA-Code heraus anzurufen. Dies ist nützlich, weil beim Testen oder Arbeiten mit großen Datensätzen, Skripte helfen, Ihre Arbeit zu automatisieren. Was ist mehr, da JAVA für Hadoop Framework verwendet wird, Weka kann auch für BigData verwendet werden. Mehr über Weka in BigData erfahren Sie unter hier.
Dann, Wer sich für diesen Aspekt von Weka interessiert, kann diese Vortragsreihe ausprobieren von DR. Noureddin Sadawi. Vielleicht möchten Sie sich dieses Weka API-Tutorial ansehen Wiedergabeliste was ist mehr. Der Schwerpunkt liegt auf dem Aufruf der Weka-API aus JAVA-Code, wiederholt einige der vorherigen Konzepte, aber wir verwenden Weka über eine Befehlszeilenschnittstelle.
Paso 7: Word2Vec-Herausforderung
Nachdem ich einen aussagekräftigen Einblick erhalten habe, Jetzt sehen wir die Sentiment-Analyse. Es gibt einen kleinen Datensatz mit einer Datensatzgröße von etwa 25 MB. Deswegen, diese können über die Weka GUI bearbeitet werden. Für Datensätze von mehr als 40 MB, Wir müssen die Befehlszeilenmethode verwenden. Dies Diskussion es könnte nützlich sein.
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Dieser Pfad wurde beigesteuert von Abhinav Unnam, die letztes Jahr ein Praktikum bei uns gemacht haben. Abhinav absolviert derzeit ein duales Studium am IIT Roorkee, eine der besten Ingenieuruniversitäten in Indien. Er begann seine Reise des maschinellen Lernens durch Weka und nimmt heute mit R und Kaggle gerne an verschiedenen Kaggle-Wettbewerben teil.
