使用Weka进行数据挖掘学习入门

入门：

Weka官网 ：Weka安装目录下有Documentation，Wiki，Manual等。有一本官方的书。

Coursera有一门课。

使用Weka时，在构建模型的时候，如果数据量比较大，经常会遇到下面两个错误，查看Log会看到。

java.lang.OutOfMemoryError：GC overhead limit exceeded

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

解决办法：启动Weka的时候加参数

java -XX:-UseGCOverheadLimit -Xmx1024m -jar weka.jar

有关博客：

Weka学习笔记：很多Java纯代码。绝对要看。总共有53篇博客，简单易懂。

Weka开发：纯天然手撕Weka代码，一堆源码分析，这个也必须看。

使用Weka命令行实现了一个文本分类：很详细（另外 Java代码版本）

使用Weka的一个例子：

数据挖掘简述和weka介绍–数据挖掘学习和weka使用（一）

输入数据与ARFF文件–数据挖掘学习和weka使用（二）

数据预处理和weka.filters的使用–数据挖掘学习和weka使用（三）

OneR算法和weka中OneR使用–数据挖掘学习和weka使用（四）

RIpple-DOwn Rule算法和weka中Rider使用–数据挖掘学习和weka使用（五）

Online Resources & Reference Material：DePaul University的Web Data Mining

for Business Intelligence课程资料

Weka各类分类器的使用（Java）

Weka中Kappa是什么鬼

特征降维实例（Java），另外介绍特征降维的各种类