了解如何使用扩展WEKA功能和应用领域的流行软件包。用它们来挖掘您自己的数据!

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扩展您的数据挖掘方案和技术的曲目

本课程将使您达到数据挖掘技能的水平使用WEKA的数据挖掘使用WEKA进行更多数据挖掘,通过显示如何使用扩展WEKA功能的流行软件包。您将了解预测时间序列和采矿数据流。您将连接流行的R统计软件包,并学习如何使用WEKA的广泛可视化和预处理功能。您将在Python中脚本WEKA - 全部来自友好的WEKA界面。然后,您将学习如何使用Apache Spark在几台计算机上分发数据挖掘作业。

下载视频:标准或者高清

跳到0分5秒你好!我是来自新西兰怀卡托大学美丽的大学的伊恩·维滕(Ian Witten),我想要

跳到0分11秒告诉您我们的新在线课程:使用WEKA的高级数据挖掘。如果您喜欢其他课程 - 与WEKA一起采矿以及WEKA的更多数据挖掘 - 您会喜欢这个新课程。这是相同的格式,相同的软件,通过执行相同的学习,目的是

跳到0分26秒同样:向您展示如何在自己的数据上使用强大的数据挖掘技术。一个区别是,本课程中的教训是由不同的人提供的。实际上,您将在整个WEKA团队中遇到很好的见面。这个新课程是先进的。我们将研究新的数据。例如,我们将研究时间序列,例如,数据随着时间的流逝而发展,而您的工作就是预测未来。或源特征随着时间而变化的情况,就像现实生活中一样,您的工作是跟踪这些变化。我们将研究使用大数据的不同方式。

跳到1分4秒我们将向您介绍WEKA的大姐姐MOA,这是一个面向流的数据挖掘系统,它永远不会将数据存储在主内存中,因此它可以在有效的无限数据流中运行。我们还将向您展示如何使用Apache Spark框架以及流行的Hadoop Framework在集群计算环境上部署WEKA。我们将向您展示如何从WEKA(例如流行的R数据挖掘系统)接触其他数据挖掘系统。您可以在R中获得所有算法。我们将在Python中查看脚本WEKA,您可以在WEKA接口中写下小Python脚本。根据大众需求,我们包括了一些应用程序。就是这样了。

跳到1分52秒使用WEKA的高级数据挖掘,即将到达您附近的计算机。希望在那里见到你。暂时再见!

您将介绍什么主题?

  • 时间序列分析
  • 数据流挖掘
  • 增量分类器
  • 不断发展的数据流
  • 支持向量机
  • 访问R中的数据挖掘
  • 分布式数据挖掘
  • 地图还原框架
  • Python和Groovy中的脚本数据挖掘
  • 应用:土壤分析,情感分析,生物信息学,MRI神经影像学,图像分类

您想何时开始?

立即开始,按照自己的速度学习。如果课程尚未开始,您将看到下面列出的未来日期。

  • 现在有空

    今天参加

在本课程中学习

您可以参加这种自我指导的课程,并以自己的步调学习。在课程的每一步中,您都可以遇到其他学习者,分享您的想法并在评论中进行积极的讨论。

您将实现什么?

在课程结束时,您将能够...

  • 讨论滞后变量在时间序列预测中的使用
  • 探索时间序列预测中覆盖数据的使用
  • 使用WEKA确定数据挖掘的几种不同应用
  • 比较分类器的增量和非附加实现
  • 在概念漂移条件下评估分类器的性能
  • 使用各种技术对推文进行分类
  • 计算非线性支持向量机的最佳参数值
  • 演示在WEKA中使用R分类器
  • 从WEKA开发R命令和R脚本
  • 说明分布式WEKA如何在一组机器上运行WEKA
  • 实验WEKA分类器和簇的分布式实现
  • 说明如何使用“地图”和“减少”任务来分发WEKA
  • 设计Python和Groovy脚本用于WEKA操作
  • 应用Python库来生成WEKA输出的复杂可视化
  • 描述如何从Python环境中调用WEKA

谁是课程?

本课程针对任何处理数据的人。你应该已经完成使用WEKA的数据挖掘使用WEKA进行更多数据挖掘- 或成为经验丰富的WEKA用户。尽管该课程包括一些与Python的脚本,但您不需要该语言的先验知识。您将必须安装和配置一些软件组件;我们提供完整的说明。

您需要哪些软件或工具?

课程开始之前,免费下载WEKA软件。它在Windows,Linux或Mac下的任何计算机上运行。它已经下载了数百万次,并且正在全球范围内使用。

((注意:根据您的计算机和系统版本,您可能需要管理员访问才能安装WEKA。

人们对这门课程有何评论?

有趣且呈现的课程。现在,我将花费更多时间比较WEKA和R输出以及线性和后勤回归的结果。感谢您为开发和提供本课程所做的所有工作。

我花了一些时间 - 这些天很忙 - 但终于完成了课程!感谢您的出色教学,友好的语气以及我肯定会将这门课程放在一起的巨大工作。我期待着启动下一个,两者都了解有关属性选择的更多信息,并了解有关文本处理的更多信息(对于像我这样的神经语言学家来说,这是一个很棒的惊喜!)。一切顺利!

您会和谁一起学?

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