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我很難弄清楚如何使用在Weka上訓練的支持向量機用python進行實時處理。例如，當您在Matlab上訓練反向傳播算法時，可以提取權重和偏差，並使用它們在前饋中在其他程序（例如python）上覆制網絡。感謝您的建議。

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試圖在我的項目中實現機器學習，我使用了WEKA。爲了訓練和測試它，weka處理採用俄語的數據。但在閱讀過程中，它顯示出不可讀的（'ÐÑÑ，Ð¾Ñ'）字符。我知道這是由於語言配置錯誤，但我找不到解決方案。任何幫助apperciated WEKA UI screenshot 我給的Java 1.8，秧雞3.8。我的數據集是這樣的：「Российскийситком（ситуационнаякоме

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生成weka中的標籤後沒有新行ARFF文件

我在我的Java代碼中使用weka。我的系統的一部分構建了一個ARFF文件，以後可以用來構建分類器。長話短說：我曾經對如何從代碼構建我的ARFF文件這兩個秧雞教程： Build dataset Save dataset to ARFF 我的代碼是非常接近，他們在這些教程做。第二個教程的注意事項：我使用了ARFFSaver。（我已經使用了Java的I/O，但它不會改變任何東西）我的結果文件看起

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WEKA FP-增長java代碼

我試圖找到一種方法來在ide中運行weka fp-growth java代碼，但它需要整個weka包（或者這是我的想法，因爲它在我複製時出錯）。有沒有辦法讓我無需單獨下載每個文件就可以獲得整個軟件包。這是我用來下載的網站。 http://grepcode.com/file/repo1.maven.org/maven2/nz.ac.waikato.cms.weka/weka-dev/3.7.12/

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在Weka中

無法識別爲一個CSV文件的Weka告訴我，112 Problem encountered on line 2 這裏附上了我行之一，併線兩條。，未命名： 0，ID，時間戳，derived_0，derived_1，derived_2，derived_3，derived_4，fundamental_0，fundamental_1，fundamental_2，fundamental_3，fundamen

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Weka 3.8.1無法鏈接到mtj.jar，導致java.lang.ClassNotFoundException：no.uib.cipr.matrix.Matrix

我正在處理weka中的一些數據，並且我想使用weka API我可以使用我自定義的算法。然而，當我只想實例化LinearRegression類：LinearRegression myRegression = new LinearRegression()我得到了同樣的錯誤：This person got the same problem and he roll back to version 3.6.

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如何鏈接10-fcv weka預測結果返回文本分類的原始評論

無論如何，我可以使用10倍交叉驗證將文本分類後的預測結果發回原始評論嗎？從類非國資委和國資委的意見2000結果： inst#,actual,predicted,error,prediction 1,2:non-sarc,2:non-sarc,,1 2,2:non-sarc,1:sarc,+,1 3,2:non-sarc,2:non-sarc,,1 4,2:non-sarc,2:non-s

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如何在Android中使人類活動識別不太敏感

我正在開發一個Android應用程序，該應用程序每3秒就會識別用戶所做的活動（必須頻繁地進行設計）（例如靜態，行走，跑步）。我在我的數據庫中有一個活動表，用於增加下列值： private int activeTime; private int longestInactivityInterval; private int currentInactivityInterval; private i

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使用weka的word2vec的分類

我已經在大約70k句子的語料庫上訓練了word2vec模型。每個句子都包含一個唯一的關鍵字，例如'abc-2011-100'，後面跟着描述它的某些特徵。現在，我必須對每個abc id進行分類。像abc-2011-100屬於abc_category_1。 abc-2999-0000屬於abc_category_20等。一個類別可以有多個abc id分配給它。我有大約70000個獨特的ABC ID。在

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Weka屬性選擇 - 證明不同方法的不同結果

我想爲數字數據集使用屬性選擇。我的目標是找到稍後用於線性迴歸預測數值的最佳屬性。爲了進行測試，我使用的是從here（數據集-numeric.jar）獲得使用ReliefFAttributeEval我得到以下結果的autoPrice.arff：應用數字後 Ranked attributes: **0.05793 8 engine-size** **0.04976 5 width** 0.