几个可用于数据挖掘和统计分析的java库

http://itindex.net/blog/2015/01/09/1420751820000.html

WEKA:WEKA是一个可用于数据挖掘任务的机器学习算法集合。该算法可以直接应用到数据集或从自己的Java代码调用。 WEKA包含数据预处理,分类,回归,聚类,关联规则,和可视化工具。它也非常适用于开发新的机器学习方案。

jmotif:时间序列、分类、数据挖掘开发库

java-ml:Java机器学习库,聚类、分类、特征选择、

flanagan: 数学和统计java开发库,包含回归算法,一次二次线性非线性回归算法,数据平滑算法,傅里叶变换,数值积分,插值法。http://www.ee.ucl.ac.uk/~mflanaga/java/

Mahout:Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等,并且,在 Mahout 的最近版本中还加入了对 Apache Hadoop 的支持,使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。

matlab:

JMulTi:时间序列分析开发库

时间: 2024-10-25 00:49:12

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数据集:用于数据挖掘、推荐系统等

下面是美国UCI机器学习中心提供的数据集: http://archive.ics.uci.edu/ml/ 感觉对自己比较有用的: E-learning数据挖掘.学习分析可用的数据集:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Educational+Process+Mining+%28EPM%29%3A+A+Learning+Analytics+Data+Set 学生的基本信息,用于学生学业表现预测:http://archive.ics.uci.edu/ml/d

page59-一种能够累加数据的ADT(可视化版本) [可用于数据挖掘可视化工具]

public class VisualAccumulator VisualAccumulator() 创建一个累加器 void addDataValue(double val) 添加一个新的数据值 double mean() 所有数据值的平均值 String toString() 对象的字符串表示 所用到的java类有: [ VisualAccumulator.java ]如下 1 public class VisualAccumulator { 2 3 private double total

程序员用于机器学习编程的Python 数据处理库 pandas 入门教程

入门介绍 pandas适合于许多不同类型的数据,包括: · 具有异构类型列的表格数据,例如SQL表格或Excel数据 · 有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据. · 具有行列标签的任意矩阵数据(均匀类型或不同类型) · 任何其他形式的观测/统计数据集. 由于这是一个Python语言的软件包,因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境.关于这一点,请自行在网络上搜索获取方法. 关于如何获取pandas请参阅官网上的说明:pandas Installation. 通常情况下,我们可以

程序员用于机器学习编程的Python 数据处理库 pandas 进阶教程

数据访问 在入门教程中,我们已经使用过访问数据的方法.这里我们再集中看一下. 注:这里的数据访问方法既适用于Series,也适用于DataFrame. **基础方法:[]和. 这是两种最直观的方法,任何有面向对象编程经验的人应该都很容易理解.下面是一个代码示例: # select_data.py import pandas **as** pd import numpy **as** np series1= pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], index=["C&qu

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