weka是java写的开源模式识别和数据挖掘软件，已经有十多年的历史了。weka的官网在http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/。
模式识别和数据挖掘有四个问题，
第一：问题是什么
第二：数据是什么
第三：如何学习
第四：学习结果可靠吗？
第一个问题来自需求。分析需求是很难的：严密的逻辑，深入了解行业宏观和细节，熟悉技术领域和学术领域的进展，有多个成功项目的实践经验，这四个因素缺一不可，所以通常由一个团队不同领域的精英合作完成。
weka不解决需求问题。
第二个问题是数据。每个样本对应一个weka的Instance，由多个样本组成的数据集对应weka的Instances，这是存储。对数据集，需要选择各种样本进行训练和测试，这里存在诸多的选择方法。比如，只选择部分样本进行训练和测试，处理属性缺失的样本，只选择部分属性进行训练和测试，如何对样本次序重排以改变训练和测试效果。如何以有监督或者无监督的方式选择样本及其属性。
第三个问题是学习。如果能精确定义第一个问题，那么第三个问题的答案也必然是清晰的。weka提供大量的算法，分类，回归，聚类，关联规则等等。对初学者而言，选择算法是个大问题，每种算法都各有好处，但又没有一种算法在大多数指标上好过其他算法。这里的诀窍就是大量的做实验并分析结果，做的多了自然就知道什么是好的。
第四个问题是验证学习器是否可靠。常用的方式就是交叉验证，五倍交叉或者十倍交叉。再配合网格调参。常规问题就可以解决了。
对大数据big data，weka的建议是，用命令行操作数据和训练，如果有可能，自己用groovy或者jython实现算法，或者使用可以增量学习的算法。它这么说的意思其实表明，weka目前还没有对big data做好准备，所以最好用它解决单机能搞定的问题。