关于这门课

本课程将会提升你在数据挖掘向导的水平Weka。但你不推荐进行它,除非你已经完成了课程的先决条件数据挖掘与Weka和更多的数据挖掘Weka——或者是一名有经验的用户Weka。

这门课向你展示了如何使用流行的包,扩展Weka的功能,从数据挖掘与Weka和更多的数据挖掘Weka。您将了解预测时间序列和挖掘数据流。你连接了流行的R统计软件包和学习如何使用Weka广泛的可视化和预处理功能。你会在Python脚本Weka——所有在Weka的友好界面。,您将学习如何分发数据挖掘工作在几个计算机使用Apache火花。

课程结构

老师打开门。你自己输入。(中国谚语)

这是结构化作为五个星期课程:

• 第一周:时间序列预测
• 星期2:数据流挖掘
• 星期3:接触其他数据挖掘包
• 星期4:分布式处理
• 星期5:脚本Weka

除了这些话题,以回应民众的需求,在每个星期我们描述一个实际应用的Weka(不一定是那个星期的主题相关):

• 分析红外数据从土壤样品
• 信号肽预测
• 分析功能性核磁共振神经成像数据
• 图像处理与不同的特性集
• 数据挖掘的挑战

每周集中在一个大的问题。“例如,星期1是:你怎么能使用数据挖掘来预知未来?本周包括少量的活动,一起解决这个问题。每个活动包括:

• 5 - 10分钟的视频
• 测验。但不是普通的测验!为了回答这些问题,你必须承担一些实用的数据挖掘任务。你不学习通过观察别人说话;你学习做事情!测试给你做很多数据挖掘的机会。

我听到,我忘了。我看到了,我记得。我做的,我理解。(孔子)

你会得到额外的好处通过购买升级,包括访问测试:

• 中产阶级在第二周的最后一次测试
• 星期5月底Post-class测试

这周…

在1周,你将体验到令人惊异的力量与滞后变量线性回归模型循环现象。在成为沮丧和所涉及的所有步骤手动添加这样的变量,你会安装时间序列预测包和学习如何使用它。你会分析航空乘客历史数据,和酒销售。(不幸的是你不要喝葡萄酒。)在这周结束的时候,你就会知道如何使用数据挖掘预测未来吗!此外,您将了解数据挖掘应用程序的主要挑战,以及如何推断土壤样本红外数据的属性。

教学团队

• 教育家,伊恩·威滕

虽然我不能参加讨论或应对个人意见或问题,鼓励一个强大的学习社区。请分享自己的经验和知识,听新的视角。我们希望您将享受相互作用和互相学习。别忘了评论,帮助其他学习者。

如果你有一个技术问题Weka和其他课程无法帮助,去Weka Wikihttps://waikato.github.io/weka-wiki/。这也包含Weka邮件列表的链接。

• 课程团队(出现的顺序):杰夫•福尔摩斯,艾伯特Bifet,Bernhard Pfahringer,托尼史密斯,Eibe弗兰克帕梅拉·道格拉斯,马克大厅,梅奥,彼得Reutemann

生产团队

• 物流、大卫·尼克尔斯
• 视频编辑,路易丝·赫特
• 标题,詹妮弗,有
• 音乐:迪兹·吉莱斯皮的即兴演出一个晚上在突尼斯,伊恩·威滕

支持

• 分享你学习,包括困难,问题和解决方案,与他人在课堂上每周的讨论集中在本周的大问题和所学到的东西
• 其他讨论的时候
• 对所有视频记录提供
• 所有视频可以下载幻灯片为PDF文件

软件需求

在课程开始之前,下载免费的Weka软件。它运行在任何计算机,在Windows、Linux或Mac。它已经被下载数百万次,正在世界各地使用。

(注意:这取决于你的电脑和系统版本,您可能需要管理员权限安装Weka。)

必备的知识

你应该已经完成了数据挖掘与Weka和更多的数据挖掘Weka——或者是一个经验丰富的Weka用户。如果你能做到的你准备好了吗?测试结束时,这个活动,你会好起来的!

虽然课程包括一些与Python和Groovy脚本,你不需要先验知识的语言。

你需要安装和配置软件组件。我们提供完整的指令,但是你可能需要机智解决配置问题。