引言随着人工智能和大数据的迅猛发展，机器学习已经成为现代技术的核心之一。虽然Python在机器学习领域占据主导地位，但Java凭借其稳定性、跨平台性和丰富的生态系统，依然是许多企业级应用的首选语言。在本系列文章中，我们将深入探讨如何使用Java进行机器学习，从基础概念到实际应

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33159原文出处：拓端数据部落公众号本文着眼普通高等学校在校学生人数,提出了不同种类学校的在校人数可能存在的影响关系从而探究教育现状的因素,建立分类模型,探求这几个因素间的数量关系。本文试图帮助客户通过研究不同种类学校的在校人数的关系，

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34254原文出处：拓端数据部落公众号关联规则挖掘作为数据挖掘的一个重要分支，对于发现数据之间的潜在关联和规律具有重要意义。在教育领域，学生就业数据是一类重要的数据资源，通过关联规则挖掘可以揭示学生就业相关的规律和影响因素。本文旨在探讨WEKA

AI淘金热如火如荼， 你有称手的工具吗？ 人工智能（ArtificialIntelligent）是指建立及应用算法来模拟人类智慧进行学习、预测和决策。简而言之，AI的目标是试图让电脑像人类一样思考和行动。 AI狂飙进行时，数据先行 无论是总结过去、分析当下、规划未来，亦或准备几道菜，生成式人工智能（Ge

基于weka的数据库挖掘➖聚类方法K-Means算法目标1.掌握k-Means算法的原理和聚类过程2.可以使用k-Means算法实现对给定样本集的聚类。内容1.采用k-Means算法,对给出的15个样本数据进行聚类，聚类簇数可自由调整，最后输出簇数为2、3、5的聚类结果。k-Means初识k-Means算法是一种

基于weka的数据库挖掘➖分类方法决策树分类关于作者作者介绍

基于weka的数据库挖掘➖分类方法的实现关于作者作者介绍

基于weka的数据库挖掘及数据预处理关于作者作者介绍

摘要:最常用的组件(components)是：lInstances你的数据lFilter对数据的预处理lClassifiers/Clusterer被建立在预处理的数据上，分类/聚类lEvaluating评价classifier/clustererlAttributeselection去除数据中不相关的属性下面将介绍如果在你自己的代码中使用W