子将父做马，父愿子成龙
参考书籍
《数据挖掘与机器学习WEKA应用技术与实践》袁梅宇 编著
《数据挖掘：使用机器学习工具与技术》
Weka功能
Weka 主界面称为Weka GUI 选择器。
- Explorer（探索者）：通过选择菜单和填写表单可以调用Weka的所有功能。不过存在一些问题就是，要求它所需的数据需要一次性全部读入内存。
- KnowledgeFlow（知识流）：可以使用增量方式的算法处理大型数据集，用户可以绘制处理数据流的方式和顺序。
- Experimenter（实验者）：用于帮助用户解答实际应用分类和回归技术中遇到的一个基本问题——对于一个已知问题，哪种方法及参数值能够取得最佳效果。
- Simple CLI（简单命令行界面）：为不提供自己命令行界面的操作系统提供的，该简单的命令行界面用于和用户进行交互，可以直接执行Weka命令。
- CLI（command-line interface)
机器学习分类
机器学习分为两种主要类型：有监督学习和无监督学习。 有监督的学习是指在给定的一系列的I＆O实例构成的数据集的条件下，学习输入数据和数据集
数据视为是待处理的数据对象的集合。数据对象有多个别名如记录、行、向量、点、样本、案例等；数据对象的描述可以用对象的基本特征属性来描述，属性也有多个别名如变量、字段、列、维、特征等。 属性可以分为四种类型：标称（nominal）、序数(ordinal)、区间(interval)和比率(ratio)。其中，标称属性的值不仅仅是不同的名称，标称值仅提供区分对象足够的信息，如性别（男、女）、颜色（红、绿、蓝）、天气（阴、晴、雨、多云）等；序数属性的值可以提供确定对象顺序的足够信息，如成绩等级（优良中差）、职称（初中高）、学生（本硕博）等；区间属性的值之间的差是有意义的，即存在度量单位，如温度、日历日期等；比率属性的值之间的差和比值都是意义的，如绝对温度、年龄、长度、成绩分数等。标称属性和序数属性统称为分类或者定性属性。他们的取值为集合，即使使用数值来表示，要不具备数的大部分的性质，因此，应该像对待符号一样对待；区间属性和比率属性称为定量活数值属性，定量属性采用数值来表示，具备数的大部分性质，可以使用整数值或连续值来表示。
- ARFF（Attribute-Relation File Format)属性-关系文件格式。
数据集是实例的集合，每个实例包含一定的属性。
@relation weather
定义内部数据集的名称
@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}
定义标称型属性 给出预定义取值空间
@attribute temperature real
定义数值型属性，real类型
@data
各行构成数据集合，每一个实例样本用“，”分隔的值组成，顺序和 @attribute中定义的属性顺序一致。
数据预处理
避免数据质量问题- 数据质量问题的检测和纠正：在数据挖掘之前检测并且纠正数据的一些质量问题，这个过程叫做数据预处理。
使用能够容忍低质量数据的算法：提高算法的健壮性。
数据预处理的一些技术：聚集、抽样、维度归纳、属性选择、属性创建、离散化和二元化、变量变换。
Weka版本使用
首先下载最新版的适合自己系统的[版本](http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html)使用weka包管理器：从包管理器GUI进入管理页面，然后进行install。如果出现无法连接和超时链接的问题，这是因为包所在的SF网站有容量限制，该网站因为用户过多不堪重负。解决办法:找到C:Users***wekafilesprops目录之后，在目录中创建一个PackageRepository的文本文件，在第一行加入如下的内容weka.core.wekaPackageRepositoryURL=http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/packageMetaData
使用UTF-8数据集或者文件在RunWEKA.ini文件中修改fileEncoding=Cp1252改成fileEncoding=UTF-8。
- Weka访问数据库