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機器學習入門─Weka
作 者:
劉妘鑏
出版社別:
五南
出版日期:2024/06/06(1版1刷)
ISBN:978-626-393-397-2
E I S B N:9786263933842
書 號:5R73
頁 數:244
開 數:20K
定 價:300元
優惠價格:237元
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本書主要分為兩個部分:機器學習理論與實踐分析。內容以Weka為工具,並透過易於理解的方式帶讀者們學習「機器學習」所需的分析方法,同時結合實踐利用案例一步一步說明使用方法,以及工具的掌握,利用無需撰寫程式的方式,讓你以最輕鬆的方式建立機器學習的基礎。 目錄: 第 1 章 Weka的安裝與主要功能 第 2 章 利用Excel與Weka的簡單操作──機器學習與決策樹 第 3 章 檔案形式與屬性類型的轉換 第 4 章 屬性的選擇 第 5 章 分類分析 第 6 章 集群分析 第 7 章 關聯規則分析 第 8 章 時間序列分析 第 9 章 「實踐篇」:使用Weka的各種例題 第 10 章 貝氏網路模型 第 11 章 Weka API
劉妘鑏 福建理工大學交通運輸學院智能科學教研室講師。於2022年取得台灣東華大學資訊工程學系博士學位;2005年取得台灣亞洲大學資訊工程學系碩士學位。在產業界擔任程式設計師與資料庫管理師超過10年。有興趣的研究領域有:大數據、決策分析、區塊鏈,以及主動式資料庫。 著作: 1. 動態網頁設計,五南,2023。 2. 大數據的基本觀念與演算法,全華,2018。 3. 商業資料管理的利器:Access資料庫管理系統,松崗,2009。 4. Access 2003商業資料庫應用,松崗,2009。
第1章 Weka的安裝與主要功能
1.1 何謂Weka
1.2 下載Weka與安裝
1.3 啟動Weka
1.4 Weka的主要功能
第2章 利用Excel與Weka的簡單操作─機器學習與決策樹
2.1 以Excel製作數據,以Weka計算
2.2 以Weka預測
2.3 預測結果的焦點:Kappa統計量(Kappa statistic)
第3章 檔案形式與屬性類型的轉換
3.1 調整檔案編碼為UTF-8
3.2 Weka如何載入CSV檔案
3.3 在ARFF-Viewer中載入CSV文件
3.4 在Weka Explorer中載入CSV文件
3.5 使用Excel中的其他檔案格式
3.6 屬性類型的轉換步驟
3.7 如何將UCI Dataset的副檔名*.data改成*.CSV
第4章 屬性的選擇
4.1 何謂「選擇屬性」
4.2 其他屬性選擇方法
第5章 分類分析
5.1 決策樹(Decision Tree)
5.2 隨機森林(Random Forest)
第6章 集群分析
6.1 K平均法(K-means)
6.2 階層式集群法(Hierarchical Clustering)
6.3 EM法(Expectation Maximization,期望最大化法)
第7章 關聯規則分析
7.1 數據分析中的經典案例
7.2 關聯規則(Association Rule)
第8章 時間序列分析
8.1 時間數列數據的迴歸分析模型
8.2 利用Weka進行的時間序列預測
8.3 Weka提供7種評估指標
第9章 「實踐篇」:使用Weka的各種例題
9.1 將Weka的數據集寫成「CSV格式」
9.2 使用Weka在web上公開的數據集
9.3 使用Weka須知
9.4 各種例題使用Weka
9.5 Fisher的Iris
第10章 貝氏網路模型
10.1 使用數據arff形式的「weather」(數值模型例)
10.2 支持向量機(Support Vector Machine, SVM)中的Kernnel函數
10.3 Weka的Knowledge Flow
第11章 Weka API
11.1 Weka的檔案結構
11.2 Weka重要套件
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