Водич за Века - Како преузети, инсталирати и користити Века алатку

weka tutorial how download

Овај ВЕКА водич објашњава шта је Века алат за машинско учење, његове карактеристике и како преузети, инсталирати и користити Века софтвер за машинско учење:

У Претходни водич , сазнали смо о машини за подршку вектора у МЛ и повезаним концептима као што су Хиперплане, Суппорт Вецторс & Апплицатионс оф СВМ.

Машинско учење је област науке у којој машине делују као вештачки интелигентан систем. Машине могу сами да уче без потребе за експлицитним кодирањем. То је итеративни процес који приступа подацима, учи сам и предвиђа исход. За извршавање задатака машинског учења потребни су многи алати и скрипте.

ВЕКА је платформа за машинско учење која се састоји од многих алата који олакшавају многе активности машинског учења.

=> Прочитајте комплетну серију обука за машинско учење

Шта ћете научити:

• Шта је ВЕКА
  • Зашто користити ВЕКА алатку за машинско учење
  • ВЕКА преузимање и инсталација
  • Графички кориснички интерфејс компаније ВЕКА
    • # 1) Једноставан ЦЛИ
    • # 2) Екплорер
    • # 3) Експериментатор
    • # 4) Ток знања
    • # 5) Радни сто
  • Карактеристике ВЕКА Екплорера
    • # 1) Скуп података
    • # 2) АРФФ формат података
    • # 3) КСРФФ формат података
    • # 4) Повезивање базе података
    • # 5) Класификатори
    • # 6) Груписање
    • # 7) Удружење
    • # 8) Мере одељка атрибута
    • # 9) Визуелизација
• Закључак
  • Препоручено читање

Шта је ВЕКА

Века је алат отвореног кода који су дизајнирали и развили научници / истраживачи са Универзитета Ваикато, Нови Зеланд. ВЕКА је скраћеница од Ваикато окружења за анализу знања. Развила га је међународна научна заједница и дистрибуира под бесплатном ГНУ ГПЛ лиценцом.

ВЕКА је у потпуности развијен на Јави. Пружа интеграцију са СКЛ базом података користећи повезивање Јава базе података. Пружа многе алгоритме машинског учења за примену задатака рударења података. Ови алгоритми се могу користити директно помоћу ВЕКА алата или се могу користити са другим апликацијама које користе програмски језик Јава.

Пружа пуно алата за претпрераду података, класификацију, кластеризацију, регресиону анализу, стварање правила придруживања, издвајање карактеристика и визуализацију података. Моћан је алат који подржава развој нових алгоритама у машинском учењу.

Зашто користити ВЕКА алатку за машинско учење

Помоћу ВЕКЕ алгоритми машинског учења су лако доступни корисницима. МЛ стручњаци могу да користе ове методе за извлачење корисних информација из великог броја података. Овде стручњаци могу створити окружење за развој нових метода машинског учења и њихову примену на стварним подацима.

ВЕКА користе истраживачи машинског учења и примењених наука у сврхе учења. То је ефикасан алат за извршавање многих задатака рударења подацима.

ВЕКА преузимање и инсталација

# 1) Преузмите софтвер са овде .

Проверите конфигурацију рачунарског система и преузмите стабилну верзију ВЕКА (тренутно 3.8) са ове странице.

#два) Након успешног преузимања, отворите локацију датотеке и двапут кликните на преузету датотеку. Појавиће се чаробњак Степ Уп. Кликните на Нект.

# 3) Отвориће се услови уговора о лиценци. Прочитајте га темељито и кликните на „Слажем се“.

# 4) У складу са вашим захтевима, изаберите компоненте које ћете инсталирати. Препоручује се комплетна инсталација компонената. Кликните на Нект.

# 5) Изаберите одредишну мапу и кликните на Нект.

# 6) Тада ће започети инсталација.

# 7) Ако Јава није инсталирана у систему, прво ће инсталирати Јава.

# 8) По завршетку инсталације појавиће се следећи прозор. Кликните на Нект.

# 9) Означите поље за потврду Старт Века. Кликните на Финисх.

# 10) Отвара се прозор ВЕКА Тоол и Екплорер.

#Једанаест) ВЕКА приручник можете преузети са овде.

Графички кориснички интерфејс компаније ВЕКА

ГУИ ВЕКА даје пет опција: Екплорер, Екпериментер, Ток знања, Воркбенцх и Симпле ЦЛИ. Хајде да разумемо сваку од њих појединачно.

# 1) Једноставан ЦЛИ

Једноставни ЦЛИ је Века Схелл са командном линијом и излазом. Уз „помоћ“ може се видети преглед свих наредби. Једноставни ЦЛИ нуди приступ свим класама као што су класификатори, кластери и филтери итд.

Неке од једноставних ЦЛИ наредби су:

• Пауза: Да бисте зауставили тренутну нит
• Излаз: Изађите из ЦЛИ
• Помоћ() : Избацује помоћ за наведену наредбу
• -јава века.цлассифиерс.треес.Ј48 -т ц: /темп/ирис.арфф: Да бисте позвали класу ВЕКА, додајте јој префикс са Јава. Ова наредба ће усмерити ВЕКА да учита класу и изврши је са датим параметрима. У овој наредби позива се Ј48 класификатор на скупу података ИРИС.

# 2) Екплорер

Прозори ВЕКА Екплорера приказују различите картице почев од претпроцеса. У почетку је картица претпроцеса активна, пошто се прво скуп података претходно обрађује пре него што се на њега примене алгоритми и истражује скуп података.

Картице су следеће:

1. Предпроцес: Изаберите и измените учитане податке.
2. Класификуј: Примените алгоритме за обуку и тестирање на податке који ће класификовати и регресирати податке.
3. Кластер: Формирајте кластере из података.
4. Стручни сарадник: Издвоји правило повезивања за податке.
5. Изаберите атрибуте: Примењују се мере за одабир атрибута.
6. Визуелизујте: 2Д приказ података се види.
7. Статусна трака: Најдоњи одељак прозора приказује статусну траку. Овај одељак приказује шта се тренутно дешава у облику поруке, на пример, датотека се учитава. Десни клик на ово, Меморија информације може се видети, а такође Трцати смеће колекционар да бисте ослободили простор можете покренути.
8. Дугме за евиденцију: Чува евиденцију свих радњи у Веки са временском ознаком. Евиденције се приказују у одвојеном прозору када се кликне на дугме Дневник.
9. Икона птице ВЕКА: Присутно у доњем десном углу приказује ВЕКА птицу са представља број процеса који се истовремено покрећу (за к.). Када процес траје, птица ће се кретати.

# 3) Експериментатор

Тастер ВЕКА експериментатор омогућава корисницима да креирају, покрећу и мењају различите шеме у једном експерименту на скупу података. Експериментатор има 2 типа конфигурације: Једноставно и напредно. Обе конфигурације омогућавају корисницима да покрећу експерименте локално и на удаљеним рачунарима.

1. Дугме „Отвори“ и „Ново“ отвориће нови прозор за експеримент који корисници могу да ураде.
2. Резултати: Подесите одредишну датотеку резултата из датотеке АРФФ, ЈДФЦ и ЦСВ.
3. Тип експеримента: Корисник може да бира између унакрсне валидације и процента поделе влака / теста. Корисник може да бира између класификације и регресије на основу скупа података и класификатора који се користе.
4. Скупови података: Корисник одавде може да претражује и бира скупове података. Означава се поље за потврду релативне путање ако се ради на различитим машинама. Подржани формати скупова података су АРФФ, Ц4.5, ЦСВ, либсвм, бси и КСРФФ.
5. Понављање: Задани број итерације је постављен на 10. Прво скупови података и алгоритми прво помажу у пребацивању између скупа података и алгоритама тако да се алгоритми могу покретати на свим скуповима података.
6. Алгоритми: Нове алгоритме додаје „Ново дугме“. Корисник може одабрати класификатор.
7. Снимите експеримент помоћу дугмета Сачувај.
8. Покрените експеримент помоћу дугмета Покрени.

# 4) Ток знања

Ток знања приказује графички приказ ВЕКА алгоритама. Корисник може да бира компоненте и креира ток посла за анализу скупова података. Подаци се могу руковати групно или постепено. Могу се дизајнирати паралелни токови рада и сваки ће се покретати у посебној нити.

Доступне су различите компоненте Извори података, Уређивачи података, Филтери, Класификатори, Кластери, Процена и Визуализација.

# 5) Радни сто

ВЕКА има модул радног стола који садржи све ГУИ-је у једном прозору.

бесплатни приватни сервер за ворлд оф варцрафт

Карактеристике ВЕКА Екплорера

# 1) Скуп података

Скуп података састоји се од предмета. Представља објекат на пример: у маркетиншкој бази података представљаће купце и производе. Скупови података описани су атрибутима. Скуп података садржи корпе података у бази података. Скуп података садржи атрибуте који могу бити номинални, нумерички или низ. У Веки је скуп података представљен са века.цоре.Удаљености класа.

Приказ скупа података са 5 примера:

@дата
сунчано, НЕТОЧНО, 85,85, бр
сунчано, ТАЧНО, 80,90, бр
облачно, ЛАЖНО, 83,86, да
кишовито, НЕТОЧНО, 70,96, да
кишовито, НЕТОЧНО, 68,80, да

Шта је атрибут?

Атрибут је поље података које представља карактеристику објекта података. На пример, у бази података купаца атрибути ће бити цустомер_ид, цустомер_емаил, цустомер_аддресс итд. Атрибути имају различите типове.

Ови могући типови су:

А) Номинални атрибути: Атрибут који се односи на име и има унапред дефинисане вредности као што су боја, време. Ови атрибути су позвани категорички атрибути . Ови атрибути немају редослед и њихове вредности се називају и набрајањем.

@аттрибуте оутлоок {сунчано, облачно, кишовито}: декларација номиналног атрибута.

Б) Бинарни атрибути: Ови атрибути представљају само вредности 0 и 1. То су врсте номиналних атрибута са само 2 категорије. Ови атрибути се називају и логичким вредностима.

Ц) Редни атрибути: Атрибути који чувају неки поредак или рангирање међу њима су редни атрибути. Узастопне вредности се не могу предвидети, већ се одржава само редослед. Пример: величина, оцена итд.

Д) Нумерички атрибути: Атрибути који представљају мерљиве величине су нумерички атрибути. Они су представљени реалним бројевима или целобројним бројевима. Пример: температура, влажност.

@аттрибуте влажност стварна: декларација нумеричког атрибута

Е) Атрибути низа: Ови атрибути представљају листу знакова представљених у двоструким наводницима.

# 2) АРФФ формат података

ВЕКА ради на АРФФ датотеци за анализу података. АРФФ је скраћеница од Формат датотеке односа атрибута. Има 3 одељка: релација, атрибути и подаци. Сваки одељак почиње са „@“.

АРФФ датотеке узимају атрибуте Номинал, Нумериц, Стринг, Дате и Релатионал дата. Неки од добро познатих скупова података о машинском учењу присутни су у ВЕКА-и као АРФФ.

Формат за АРФФ је:

@однос
@аттрибуте
@дата

Пример АРФФ датотеке је:

# 3) КСРФФ формат података

КСРФФ означава КСМЛ атрибут Релатион Филе Формат. Представља податке који могу да чувају коментаре, атрибуте и тежине примера. Има екстензију .крфф и екстензију датотеке .крфф.гз (компримовани формат). КСРФФ датотеке су представљале податке у КСМЛ формату.

# 4) Повезивање базе података

Помоћу ВЕКА лако је повезати се са базом података помоћу ЈДБЦ управљачког програма. ЈДБЦ управљачки програм је неопходан за повезивање са базом података, пример:

МС СКЛ Сервер (цом.мицрософт.јдбц.склсервер.СКЛСерверДривер)

Орацле (орацле.јдбц.дривер.ОрацлеДривер)

# 5) Класификатори

Да би предвидео излазне податке, ВЕКА садржи класификаторе. Алгоритми класификације доступни за учење су стабла одлучивања, векторске машине подршке, класификатори засновани на инстанцама и логистичка регресија и Бајесове мреже. У зависности од захтева користећи пробу и тест, корисник може да пронађе одговарајући алгоритам за анализу података. Класификатори се користе за класификацију скупова података на основу карактеристика атрибута.

# 6) Груписање

ВЕКА користи картицу Кластер за предвиђање сличности у скупу података. На основу груписања, корисник може сазнати атрибуте корисне за анализу и занемарити друге атрибуте. Доступни алгоритми за кластерисање у ВЕКА су к-средина, ЕМ, паучина, Кс-средина и ФархтестФирст.

# 7) Удружење

Једини алгоритам доступан у ВЕКА за откривање правила придруживања је Априори.

# 8) Мере одељка атрибута

ВЕКА користи два приступа за најбољи одабир атрибута у сврху прорачуна:

• Коришћење алгоритма методе претраживања: Најбоље-прво, унапред одабрани, случајни, исцрпни, генетски алгоритам и алгоритам рангирања.
• Коришћење алгоритама методе процене: На основу корелације, омот, добијање информација, хи-квадрат.

# 9) Визуелизација

ВЕКА подржава 2Д представљање података, 3Д визуелизације са ротацијом и 1Д представљање једног атрибута. Има опцију „Јиттер“ за номиналне атрибуте и „скривене“ тачке података.

Остале главне карактеристике ВЕКА су:

• То је алат отвореног кода са графичким корисничким интерфејсом у облику „Екплорер“, „Екпериментер“ и „Флов Кновледге“.
• Независно је од платформе.
• Садржи 49 алата за обраду података.
• 76 алгоритама класификације и регресије, 8 алгоритама кластерисања је присутно у ВЕКА-и
• Има 15 алгоритама за одабир атрибута и 10 алгоритама за одабир карактеристика.
• Има 3 алгоритма за проналажење правила придруживања.
• Користећи ВЕКА, корисници могу развити прилагођени код за машинско учење.

Закључак

У овом ВЕКА водичу пружили смо увод у софтвер за машинско учење отвореног кода ВЕКА и објаснили поступак преузимања и инсталације корак по корак. Такође смо видели пет опција доступних за Века графички кориснички интерфејс, а то су Екплорер, Екпериментер, Ток знања, Воркбенцх и Симпле ЦЛИ.

О карактеристикама ВЕКА такође смо сазнали са примерима. Карактеристике укључују скуп података, АРФФ формат података, повезивање са базом података итд.

=> Посетите овде за ексклузивну серију машинског учења

Препоручено читање

• ВЕКА скуп података, класификатор и алгоритам Ј48 за стабло одлучивања
• ВЕКА Екплорер: Визуелизација, кластеризација, удруживање правила рударења
• 11 Најпопуларнијих софтверских алата за машинско учење 2021
• Комплетан водич за вештачку неуронску мрежу у машинском учењу
• Дата Мининг вс Мацхине Леарнинг вс Артифициал Интеллигенце вс Дееп Леарнинг
• Водич за машинско учење: Увод у МЛ и његове примене
• Топ 13 НАЈБОЉИХ компанија за машинско учење (Ажурирана листа 2021)
• Шта је подршка за векторску машину (СВМ) у машинском учењу