機器學習之 Weka學習（一）weka介紹，安裝和配置環境變量

機器學習之 Weka學習（二）算法說明

Weka數據挖掘處理流程介紹

機器學習之 weka學習（五）示例用法

Weka數據處理結果分析
http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/51537864
http://www.cnblogs.com/549294286/p/3299377.html

遇到內存問題可參考下面方法
內存問題有兩方面：

1. 是weka自身所允許調用的最大內存，這個設置可查看
http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/51566819
2. Matlab給Java配置的內存設置方法，可查看
http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/51740480
具體方法分兩種：
2.1 可在matlab->file->preference->General->Java Heap Memory,可以設置Java Heap Memory大小,其最大可以設置的值是內存大小的1/4。如果想用的Java Heap Memory大于內存的1/4，無法利用Preference進行設置。
2.2 win64,則在D:\CMWang\MATLABR2014b\bin\win64下新建java.opts文件.實際上使用的卻是我們在java.opts中設置的大小，可設置Java Heap Memory大于內存的1/4。

機器學習之 weka學習（六）最大內存和加載工具包安裝Weka之后必須設置

Matlab調用Java內存溢出解決方案

matlab調用Java程序時出現 Java.lang.OutOfMemoryErrot: GC overhead limit exceeded

.mat,.txt,.csv 數據轉換為weka中的arff格式

MATLAB中調用Weka設置方法（轉）及示例

weka和matlab完成完整分類實驗示例

總結

以上是生活随笔為你收集整理的weka 学习总结（持续）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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