Tag: 预测

使用LIBSVM来预测用户的真实性

我打算使用LibSVM来预测Web应用程序中的用户真实性。 （1）收集特定用户行为的数据（例如，登录时间，IP地址，国家等）。（2）使用收集的数据训练SVM（3）使用实时数据比较并生成真实性水平的输出 有人可以告诉我怎样才能用LibSVM做这样的事情？ Weka可以帮助解决这些类型的问题吗？

Java，Weka：如何预测数字属性？

我试图使用Weka的NaiveBayesUpdateable分类器。 我的数据包含名义和数字属性： @relation cars @attribute country {FR, UK, …} @attribute city {London, Paris, …} @attribute car_make {Toyota, BMW, …} @attribute price numeric %% car price @attribute sales numeric %% number of cars sold 我需要根据其他属性预测销售数量（数字！）。 据我所知，我不能在Weka中使用数字属性进行贝叶斯分类。 一种技术是在长度为k的N个区间中拆分数值属性的值，而使用标称属性，其中n是类名，如下所示：@attribute class {1,2,3，… N}。 然而，我需要预测的数字属性范围从0到1 000 000.创建1 000 000个类根本没有任何意义。 如何使用Weka预测数字属性或者在Weka没有此工具的工具的情况下查找哪些算法？

Java，Lambda：如何从具有不同类型的列表集合中查找列表？

哪个是Java 8中从List列表中获取Type1元素的最佳方法 – >（记录） {List, List, List, …} ？ 记录有几个具有不同类型的{List, List, List, …} – > {List, List, List, …} List getList(T t) { // t is instance of Type1 return Records -> List; } 非常感谢你的帮助。