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课程介绍+ a$ Z5 I2 ~; L* J1 J+ O" \
weka独家视频教程，40集入门到精通，搞数据的有。: K' n& g2 \' b- g9 q4 m. P! M8 `
课程目录' A- q% {) H; O3 e
Weka教程00：介绍.mp4) M; A, K3 r0 v' C! I. h* Y% I: J9 p8 n
Weka教程01：ARFF 101（数据预处理）.mp4
9 e- M3 i: G6 f ?; m3 zWeka教程02：数据预处理101（数据预处理）.mp4
% X% ], z- r& h1 m7 {) tWeka教程03：使用Explorer的分类101（分类）.mp4! M0 i) f! X1 ^& C, a% |
Weka教程04：系统过采样（类不平衡问题）.mp4
# ~6 t& j5 n: p" s9 XWeka教程05：执行测试（分类）.mp4
6 [% X( h3 R# W. J+ {7 vWeka教程06：离散化（数据预处理）.mp4" _: I2 D" x. Y9 j8 D9 b, x/ t
Weka教程07：模型101（模型评估）.mp4# l) k/ ^- }) Z# T# G7 s, N
Weka教程08：数字变换（数据预处理）.mp4
) D: u2 q9 z- P/ UWeka教程09：使用包装器进行特征选择（数据维度）.mp40 L9 W4 l3 h7 l4 U5 q4 v* K
Weka教程10：带过滤器的特征选择（数据维度）.mp4
$ N( Y c( I2 S8 {2 I' j+ b- hWeka教程11：生成非分层折叠（数据预处理）.mp41 a9 u9 }8 F0 A0 @9 e3 H! J" H
Weka教程12：交叉验证错误率（模型评估）.mp4& t/ \: o/ ]8 D
Weka教程13：堆叠多个分类器（分类）.mp4" B9 Z& t. `- m" Z$ m" l8 P
Weka教程14：带Eclipse的Java API（应用程序）.mp4
6 d5 Q, D; V; \+ w: H( _( pWeka教程15：Java API 101（应用程序）.mp4* D" z) v, q* S$ }2 N# y
Weka教程16：使用API（模型评估）详细交叉验证结果.mp4
- a }' j. @1 L9 d4 e& m% NWeka教程17：在Weka中保存结果（应用程序）.mp4# B* Q" F' N9 u+ h1 U9 r
Weka教程18：分类101与知识流程环境（分类）.mp4
' n' }4 u% Y# |% D& M" [Weka教程19：异常值和极值（数据预处理）.mp4( ]/ a0 O- X4 C# ^" c: ?
Weka教程20：知识流环境下的属性选择（数据维度）.mp4
2 m! n! ~+ ~+ p6 R8 Y eWeka教程21：合并和附加ARFF文件（数据预处理）.mp48 q/ U2 [- H! Z4 J7 q
Weka教程22：设置类属性（数据预处理）.mp4# U6 e2 R3 j0 B" G" o) h
Weka教程23：分类101使用API（分类）.mp4
* [2 ?) C/ m# ?3 i1 {5 a5 D3 lWeka教程24：模型比较（模型评估）.mp4& Z' i8 g% p) @% ]
Weka教程25：稀疏数据（数据预处理）.mp4
4 v! ~7 B4 ]: ~' g, E6 cWeka教程26：半监督学习（学习技巧）.mp4
, g% E- C% n) `7 P; k& aWeka教程27：逆k折交叉验证（模型评估）.mp4: H3 G& b$ r2 n) S. {
Weka教程28：ROC曲线和AUC（模型评估）.mp4
& J( H2 S( i- \; M! P6 a# t$ NWeka教程29：精确恢复曲线（模型评估）.mp4' o8 S1 u2 ^3 u5 ]7 l2 p$ G
Weka教程30：多个ROC曲线（模型评估）.mp4
& o) K9 ]; W- R' U, J1 o4 gWeka教程31：文档分类1（应用程序）.mp4
. Y( ~$ D& S3 v# S3 dWeka教程31：文档分类2（应用程序）.mp4# t$ u: K; {6 q4 ^9 O7 S9 j4 C( ]
Weka教程33：随机欠采样（类不平衡问题）.mp4) m5 t: b9 J z. T+ E
Weka教程34：生成分层折叠（数据预处理）.mp4
' o$ F/ B; g: H# o! e R0 U: CWeka教程35：创建培训，验证和测试集（数据预处理）.mp4/ z& J2 o9 ]9 V7 |0 E* \& s
Weka教程36：学习曲线1（模型评估）.mp4
) k$ c7 U& W2 x2 M1 w7 h4 cWeka教程37：分数的加权平均数（模型评估）.mp4
3 [1 e5 G. {1 h2 s- ?9 YWeka教程38：学习曲线2（模型评估）.mp4( z5 |8 l+ g. Y- ^3 |9 D) r/ E
Weka教程39：成本敏感学习（分类）.mp4) h; r1 h% f9 X2 U1 ~' Y$ ]9 P# F$ c3 [
9 {3 G0 Q' u; Z& n$ y* s! a# k2 L( q
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发表于 2022-6-23 00:51:03
