「决策树算法java实现」java 决策树

admin 2022-12-31 10:00:10 477

今天给各位分享决策树算法java实现的知识，其中也会对java 决策树进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、做了这么多年Java开发，如何快速转行大数据
2、java 分类器算法问题！！急。。。。
3、如何使用Java Weka开源项目，实现J48决策树、支持向量机算法，在10个UCI数据集上对这两个算法进行性能？
4、如何用java做用户行为分析用什么算法

做了这么多年Java开发，如何快速转行大数据

java转大数据是非常有优势的，如果想转入大数据开发领域，选择数仓开发是个捷径。千锋教育拥有线上免费Java线上公开课。如果特别想做更底层的开发，也可以选择从数仓开发切入，先接触，再曲线救国。那么数仓开发需要学啥？ 1、会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。2、分布式存储及调度理论：hdfs、yarn的理论要理解且熟记，这些对于学习spark 或者hive 以及sql的优化是最最基础的知识。

3、sql 框架要会一个：spark sql/hive sql ：如果对hive和spark都不懂的话，那就选择学spark，现在离线数仓越来越多的公司切spark了。Spark 相关主要学习spark core 和spark sql；要求sql要写的熟练，调优参数及原理，能懂一些源码就更好了。4、数仓建模、分层理论：这个是数仓的方法论，是一定要掌握的，理论都在《维度建模权威指南-kimball》这本书里，好书是好书，看起来比较枯燥，在看的时候多思考，结合自己正在做的业务，想象一下如果要为现在的业务划分主题该怎么划、业务矩阵该怎么设计等等，大胆想象就ok。5、其它需要了解：大数据相关的架构理论、olap、数据湖等等，知道越多越好，不需要太深入，主要作用是帮助理解大数据的那一套东西；网上的其它公司数仓的架构是啥样子，要知道架构里每个组件的作用是啥。还有一些其它的框架组件：kafka、presto、druid、flink 等了解，写个demo跑跑，知道流程就可。如果想了解更多相关知识，建议到千锋教育了解一下。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。

java 分类器算法问题！！急。。。。

SVM主要通过训练集进行训练之后，用来进行数据分类（通常是二分类）。在对SVM进行训练之前你要确定输入的特征向量是什么，期望输出又是什么，对于你的系统很显然期望输出可以假定为：+1和-1，其中+1表示正面的，-1表示负面的，训练集就是那两张英文词列表，你可以用这两英文词列表来对SVM进行训练从而得到一个SVM模型，然后就可以用这个模型来对新的英文序列（中文词的英文翻译序列）进行“极性”分类了。其实分类器并不只有SVM，你还可以使用BP神经网络，AdaBoost等来实现数据分类。如果还有不明白的地方可以给我留言：blog.sina.com.cn/kwapoong

建议你在Matlab下进行试验，这样效率会快些。

如何使用Java Weka开源项目，实现J48决策树、支持向量机算法，在10个UCI数据集上对这两个算法进行性能？

public static void Regular() throws Exception {

File inputfile = new File("F:\\weka\\eucalyptus_Train.arff");

ArffLoader loader = new ArffLoader();

loader.setFile(inputfile);

Instances insTrain = loader.getDataSet();

insTrain.setClassIndex(insTrain.numAttributes()-1);

inputfile = new File("F:\\weka\\eucalyptus_Test.arff");

loader.setFile(inputfile);

Instances insTest = loader.getDataSet();

insTest.setClassIndex(insTest.numAttributes()-1);

double sum = insTest.numInstances();

int right = 0;

Classifier clas = new J48();

//Classifier clas = new weka.classifiers.bayes.BayesNet();

clas.buildClassifier(insTrain);

for(int i = 0; i sum; i++) {

if(clas.classifyInstance(insTest.instance(i)) == insTest.instance(i).classValue()) {

right++;

}

System.out.println(clas.classifyInstance(insTest.instance(i))+" :　"+insTest.instance(i).classValue());

}

System.out.println("分类准确率："+right/sum);

}

svm的话，要用一个wlsvm的包。代码是一样的，就是Classifier class= new J48()这里要用svm的实例

如何用java做用户行为分析用什么算法

据我所知，java好像对大数据分析方面没有什么现成的方法或包可以调用。

现在做数据分析（机器学习）用的比较多的是Python和R还有Matlib；

//如果是简单的汇总分析，分类，回归的话，excel就足够了。java使用数据库也可以完成。

其中Python算比较简单的，有现成的科学计算工具和非常活跃的社区。

常用的算法：回归分析，支持向量机（SVM），决策树，K-近邻（KNN），K-均值（k-means）。。。还有比较火的深度学习（DL）。可以了解一下。

关于决策树算法java实现和java 决策树的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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